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超细粒度背景审计

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trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

超细粒度背景审计

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trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

Azure Arize AI 可观测性与评估管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于.NET的Azure SDK，专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除，是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。

Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。

Gemini 深度研究工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读，并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告，支持进度流、持续跟踪、状态查询等，可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。

Claude 评估驱动框架

affaan-m/everything-claude-code

Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。

LLM 评估框架

evaluating-llms-harness

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。

Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。

LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch

ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。

LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。

Mistral AI 自动化工作流

mistral-ai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。

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