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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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Retell AI语音代理集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
453
本技能提供了Retell AI的集成模式，用于构建和自动化语音代理和电话呼叫系统。适用于开发需要处理复杂语音交互、实现电话自动化流程，或在CI/CD环境中部署AI语音能力的应用程序。
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AI语音代理与呼叫自动化构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
本流程指导用户使用 Retell AI SDK 构建高级语音代理。内容涵盖了复杂的呼叫流程配置、函数调用集成（如预约管理）以及语音行为设置，适用于构建专业的、具备实时业务逻辑的电话呼叫自动化系统。
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Retell AI语音代理调试工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本工具包为开发者提供了使用Retell AI构建和调试语音代理及电话呼叫自动化功能所需的模式和指南。适用于将语音对话式AI集成到电话系统、客户服务平台或任何需要电话功能的工作流场景。
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Retell AI 语音代理集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供Retell AI的部署集成模式，用于构建语音代理和电话自动化系统。它指导用户如何使用SDK实现复杂的语音交互和电话呼叫自动化，适用于构建智能客服或呼叫中心系统。
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Retell AI 企业语音智能体与呼叫自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
172
本技能提供了使用 Retell AI 构建企业级语音智能体和自动化电话呼叫工作流的实现模式。它指导开发者进行 SDK 集成、资源管理以及处理常见的电信 API 错误，适用于需要构建复杂对话式 AI 应用和高级通信系统的场景。
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Retell AI 语音代理实现指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的模式和最佳实践，用于将 Retell AI 集成到语音代理和电话自动化系统中。它详细涵盖了 SDK 使用方法、常见的错误处理（如 API 密钥错误或限流），帮助用户构建稳定可靠的电话自动化解决方案。
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Retell AI语音代理性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Retell AI语音代理和电话自动化系统的性能调优模式。它指导如何使用SDK进行集成，涵盖资源列表查询和关键错误处理，帮助用户建立稳定可靠的语音交互工作流。
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AI语言辅导与发音评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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TwinMind会议AI配置与安装

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了TwinMind AI全套系统的安装和认证流程。内容涵盖Chrome插件安装、移动应用配置、日历集成（如Google/Outlook）以及API密钥设置。适用于需要将TwinMind集成到专业工作流，实现自动化会议转录、笔记记录和数据同步的场景。
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优化TwinMind会议转录性能

twinmind-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于优化TwinMind会议记录AI的性能。通过配置Ear-3模型和调整音频质量，可以提高会议转录的准确性和速度。适用于需要进行AI会议转录流程优化、性能调优和系统集成的开发者。
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