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Vast.ai GPU计算工作流架构

vastai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
482
本指南提供了在Vast.ai上运行复杂GPU计算工作流的生产级参考架构。它详细介绍了三层架构模式（编排器、GPU工作节点、存储），指导用户设计故障容错的ML/AI训练管线、作业队列和持久化检查点管理，确保系统的高可靠性与可扩展性。
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Rube Verifiedemail 自动化操作

verifiedemail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
356
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Verifiedemail 操作，从工具发现、连接校验到多工具执行，强调 Schema 合规与会话复用，确保流程稳定。
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火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
398
使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。
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Vertex 智能体构建器

vertex-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
在 Vertex AI 上搭建面向生产环境的生成式智能体，集成 Gemini 模型、多模态处理、RAG、函数调用并可部署到 Cloud Run 或 Vertex Endpoints，提供监控与评估框架，适合企业级应用。
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Vertex AI 部署助手

vertex-ai-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
该技能自动响应 Vertex AI 部署相关问询，提供部署流水线、模型服务、监控与生产化建议，并生成符合行业标准的代码与配置。
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Vertex AI 端点配置

vertex-ai-endpoint-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
自动化提供 Vertex AI 端点配置的指导、最佳实践和生成验证过的生产就绪代码，方便在询问端点配置时快速完成 GCP 相关工作。
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Vertex AI 媒体大师

vertex-ai-media-master
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
自动化调用 Vertex AI 的多模态能力，处理视频、音频、图像并生成营销素材，实现一键跨渠道内容生产。
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Vertex AI 流水线创建

vertex-ai-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
245
为 GCP 环境中的 Vertex AI 流水线创建过程提供自动化指导，涵盖计算、存储、BigQuery 等服务，帮助生成生产级配置并校验符合行业规范。
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Vertex AI代理引擎部署审计

vertex-engine-inspector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
本工具用于全面检查和验证Vertex AI代理引擎的部署状态。它深入评估了包括代码沙箱、内存银行、A2A协议合规性、安全态势和性能指标等关键组件。该技能可生成加权生产就绪度分数，并提供详细的优化建议，确保您的AI部署具备生产可用性。
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Vertex AI Terraform专家

vertex-infra-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
擅长用Terraform为Vertex AI搭建基础设施，包括Model Garden、Gemini端点、向量搜索、流水线以及企业级生产部署。
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向量语义文件搜索命令行工具

vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Vexor是一个基于向量技术的命令行工具，用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入，并结合大型语言模型的能力，允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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实时语音对话智能体开发

voice-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
本技能旨在构建先进的语音AI智能体，实现自然流畅、低延迟的实时人机对话。它深入探讨了两种核心架构：低延迟的语音到语音（S2S）模式和可控的STT→LLM→TTS流水线。核心挑战在于优化端到端延迟（目标小于800ms），处理对话中断、噪音和情感细微差别，适用于客服、IVR和实时翻译等专业场景。
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