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BigQuery ML 模型创建器
bigquery-ml-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
一项 GCP 技能,自动响应 BigQuery ML 模型创建请求,提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验,涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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开源嵌入向量数据库
chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
437
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据,支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成(RAG)、语义搜索和文档检索,特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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CLIP 视觉语言工具
clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
CLIP 借助预训练对比模型,在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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Databricks ML模型全生命周期管理
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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。
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数据集加载器创建者
dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导,涵盖数据准备、训练与调参,配合行业规范校验与可部署代码,加速机器学习训练流程。
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自动化模型部署
deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景,通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理,并自动化部署流程,确保模型在线服务稳定高效。
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FastAPI 机器学习端点
fastapi-ml-endpoint
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
在提及 FastAPI ML 端点时自动提供部署指导、代码示例和配置校验,确保按行业最佳实践上线服务。
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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
410
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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Flask 机器学习API生成器
flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
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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GCP生产代码示例生成器
gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform(GCP)代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置(如Terraform/IaC)、安全最佳实践(IAM,VPC-SC)和监控设置,确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期,包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流,支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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