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代理支付执行机制

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affaan-m/everything-claude-code

为 AI 代理提供基于 x402 协议的支付执行，可通过 MCP 工具配置任务/会话预算、白名单、频率和非托管钱包，让代理在调用 API、服务或其他代理时自动结算、防止资金被托管。

TypeSpec Copilot API 插件生成

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github/awesome-copilot

为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件，包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片，确保 Copilot 能安全调用外部服务。

Modal 云端GPU平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。

同步AI代理至Azure Foundry

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github/awesome-copilot

本技能允许用户通过本地JSON清单文件，将基于提示词的AI代理（Agent）直接同步和注册到Azure AI Foundry服务中。它通过调用REST API实现代理的服务器端部署，确保代理能够立即在Foundry门户或API中投入使用，适用于大规模、跨环境的AI代理管理。

部署Claude AI应用到云平台

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能提供了部署基于Claude（Anthropic）的无状态、无服务器API封装的完整指南。详细介绍了如何在Vercel、Fly.io和Cloud Run等主流云环境中集成和流式传输Messages API的响应。适用于需要生产化部署、具备密钥管理和实时流式传输能力的AI应用。

CoreWeave K8s环境设置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的CoreWeave Kubernetes服务（CKS）配置流程。内容包括如何下载kubeconfig文件、设置API令牌以及使用`kubectl`命令验证GPU资源访问。适用于所有需要在裸金属GPU集群上部署AI/ML工作负载的用户。

ElevenLabs 调试信息收集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于收集 ElevenLabs 服务的全套诊断信息，旨在为技术支持提供完整的证据链。它会自动获取 SDK 版本、API 连接状态、配额使用情况、可用音色和模型信息。当遇到持续性问题或需要提交专业技术支持工单时，使用此功能进行故障排查。

LangGraph生产级流式传输指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点：状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案，指导用户如何正确选择`stream_mode`，并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境，都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示，适用于构建高性能的聊天UI。

AI智能体工具与端点发现

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个远程MCP服务器，专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引，用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口，以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。

Qdrant客户端SDK：向量检索服务

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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。

Together AI模型部署集成服务

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本技能提供了一套生产级容器化集成服务，用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API，实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制，确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。

Together AI生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本清单是一份完整的M/Ops指南，用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节，包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制（如断路器和重试）、以及全面的监控和成本控制，确保大型语言模型（LLM）服务的稳定性和可靠性。

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