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ADK智能体构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 Google ADK 与 Claude 组合，快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。

大型语言模型智能体评估

agent-evaluation

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在解决LLM智能体从基准测试到实际生产环境的性能鸿沟。它教授高级质量工程实践，包括行为契约测试、对抗性测试和统计分析，确保智能体在部署时保持可靠性和鲁棒性，帮助开发者超越简单的通过/失败率。

企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

企业级大模型工程

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交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

上下文优化策略

context-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍通过压缩、掩码、缓存与分区等手段提升有限上下文窗口的有效容量，适用于长会话、生产级代理或文档处理，附带判定优化时机、摘要策略、观察掩码、KV 缓存复用及预算管理等实践方法。

CrewAI多智能体协作编排

crewai-multi-agent

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排，结合记忆与内置工具，适用于生产级自动化任务，不依赖 LangChain。

Databricks MLflow 训练部署流程

databricks-core-workflow-b

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引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理，并最终部署模型服务，适合构建生产级流水线。

Deepgram 可扩展转录架构

deepgram-reference-architecture

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提供 Deepgram 可扩展转录的参考架构，涵盖同步接口、异步队列、实时流、混合调度和多区域部署，指导生产级系统设计与监控。

Deepgram SDK 最佳实践

deepgram-sdk-patterns

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为 TypeScript 与 Python 的 Deepgram SDK 提供生产级使用模式，涵盖录音转写、实时流、说话人识别、多语言与错误处理，便于团队统一集成规范。

分布式训练配置

distributed-training-setup

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提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。

Exa 可靠性模式

exa-reliability-patterns

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为 Exa 神经搜索集成提供熔断、缓存、重试、降级和质量监控等可靠性策略，确保生产服务在限流、空结果或响应波动时仍然稳定可用。

Flask 机器学习API生成器

flask-ml-api-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动完成基于Flask的机器学习API部署，提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成，并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。

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