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Retell AI 语音代理集成
retellai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
69
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语音代理部署清单
retellai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本技能提供了一份全面的生产环境部署检查清单和SDK模式。适用于使用Retell AI构建和管理AI语音代理、电话呼叫自动化及相关语音交互系统,确保生产环境的稳定性和可靠性。
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Retell AI升级迁移:语音代理与通话自动化
retellai-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
该技能提供了一套完整的Retell AI升级迁移模式和实现指南。它专为开发人员设计,用于构建和优化基于语音代理、电话呼叫和复杂电信工作流的AI应用。内容涵盖了从SDK调用到错误处理的全面最佳实践,确保系统部署的稳定性和可靠性。
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RWKV 混合架构
rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
253
RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构,提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存,可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。
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Sagemaker端点部署助手
sagemaker-endpoint-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动触发的技能,围绕 AWS Sagemaker 端点部署提供实用指导,涵盖模型上线、配置生成、监控与合规校验等,适合询问部署模式或寻求生产级服务建议的场景。
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计算机视觉生产级工程技能
senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
257
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测(YOLO、Faster R-CNN)、实例/语义分割(Mask R-CNN、SAM)等核心技术,并熟练运用PyTorch进行模型训练,最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型,实现边缘或云端设备的稳定部署。
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SGLang 结构化推理服务
sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架,采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程,并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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流式推理部署
streaming-inference-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
在询问流式推理架构或实施方案时,自动提供模型服务、MLOps、监控与生产就绪配置的部署流程指导。
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Tensorflow 存储模型创建器
tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引,涵盖服务、监控、优化等生产实践,输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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TensorRT LLM 推理优化
tensorrt-llm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
334
在 NVIDIA GPU 上使用 TensorRT 优化大模型推理,支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 扩展及高吞吐量部署,适合实时与生产环境。
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Torchscript 导出器
torchscript-exporter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导,自动响应相关请求,并产出符合行业规范的代码与配置,帮助构建可用模型部署链路。
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Torchserve 配置生成器
torchserve-config-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
自动生成 TorchServe 部署配置,提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导,帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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