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多智能体MLOps管道编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试

mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算，确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性，是构建高质量AI应用的必备环节。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI API 快速上手指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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Mistral AI多环境配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的框架，用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关，确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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Mistral AI API性能调优指南

mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。
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Mistral AI 安全最佳实践指南

mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录，帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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混合精度训练助手

mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。
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Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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