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搜索 SSE ，共找到 37 条记录
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MCP 集成指南

mcp-integration
anthropics/claude-plugins-official
229
指导 Claude Code 插件开发者集成 Model Context Protocol，涵盖 .mcp.json 与 plugin.json 配置、stdio/SSE/HTTP/WebSocket 服务、认证、工具命名与生命周期管理，帮助将外部服务暴露为结构化工具。
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Mistral迁移深度指南

mistral-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
指导团队将 OpenAI 或其他供应商的关键 AI 集成迁移到 Mistral AI，涵盖评估、通用适配器、特性开关渐进发布、模型映射、验证测试与回滚策略。
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NeMo LLM 企业级评测

nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
345
NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测，基于容器化、多后端（Docker、本地 Slurm、云端）执行，覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链，便于复现、对比和监控模型表现。
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OpenRouter 合规审查

openrouter-compliance-review
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
426
提供审查 OpenRouter 集成的安全与合规流程，包括前置条件、代码验审、测试与上线监控，便于完成审计与安全评估。
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OpenRouter 流式响应设置

openrouter-streaming-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
该技能指导如何接入 OpenRouter 流式响应，实现实时聊天输出并缩短首令牌时间，涵盖前置条件、配置调整、测试验证和上线监控，适用于支持 SSE 的前端。
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Replicate 模型自动化

replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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Speak SDK 最佳实践

speak-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
提供面向 TypeScript 与 Python 的 Speak SDK 标准模式，涵盖发音评估、对话练习、批量处理与限流策略，帮助团队构建一致的语言学习能力。
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Torchforge 强化学习训练指南

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
260
Torchforge RL Training 介绍了 Meta 的 PyTorch 原生强化学习框架 torchforge，强调算法与基础设施的隔离，便于用 GRPO/SFT 等损失做实验，并借助 Monarch、TorchTitan 和 vLLM 进行多卡大规模训练，同时提供配置与监控要点。
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AI伦理与公平评估

validating-ai-ethics-and-fairness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
利用 ai-ethics-validator 插件审查 AI/ML 模型与数据集中的伦理风险、公平性问题与偏见，并在用户提出伦理审查或偏见检测时提供报告与缓解建议。
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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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AI 图像生成助手

generate-image
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
306
通过 OpenRouter 的 Gemini 3.1 Flash 与 Flux.2 Pro 模型，运行脚本并配置提示、原图、输出路径、模型与 API 密钥，即可快速生成或编辑照片、插画、概念图等通用视觉素材。
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AI形态准备顾问

ai-shaped-readiness-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
479
交互式评估工具，判断产品工作是 AI-first 还是 AI-shaped，覆盖 2026 年五项关键产品经理能力，识别成熟度空白，并提出优先培养的 AI 能力建议。
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