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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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Gemini 深度研究工具
deep-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
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。
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Deepgram实时流式语音转录
deepgram-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别(diarization)、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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Deepgram SDK安装与认证
deepgram-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本技能提供了针对Node.js和Python环境的Deepgram SDK的完整安装和配置指南。内容涵盖了安全的环境变量API密钥管理、客户端初始化以及连接验证。适用于需要将Deepgram强大的语音转文本(STT)和文本转语音(TTS)功能集成到新项目中的开发者。
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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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LLM 评估框架
evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
66
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。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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Exa 语义搜索
exa-search
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
通过 Exa API 提供语义/向量搜索,可发现相似内容或按公司、人物、论文等分类筛选,便于高效开展结构化研究与内容检索。
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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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Fireflies会议记录分析提取
fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API,获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据,并提取结构化的关键洞察,包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统,实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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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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Gemini API开发指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型,实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践,适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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