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LLM评估工具集
llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
指导通过自动化指标、人工评估及大模型裁判策略,衡量提示、监控回归、验证生产部署质量。
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Mistral AI 常见错误诊断
mistral-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
涵盖 Mistral AI 常见的认证、限流、参数、上下文、服务端错误与超时等故障的排查流程,给出日志检查、重试策略与修复代码,帮助开发者在遇到请求失败时快速定位并解决问题。
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Mistral 隐私数据守护
mistral-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
指导开发者为 Mistral AI 集成实现敏感数据处理、PII 清洗、会话保留和审计日志,确保调用模型、微调数据和历史记录符合 GDPR/CCPA 等隐私合规要求。
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Mistral SDK 认证配置
mistral-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
介绍如何在 Node.js 或 Python 项目中安装 Mistral SDK/CLI、配置 API 密钥(环境变量/.env)并验证连接,让聊天、嵌入和函数调用等功能能安全上线。
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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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Mistral 可观测平台
mistral-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
为 Mistral AI 集成建立指标、日志、告警与成本追踪,确保请求速率、延迟、token 消耗及异常情况可视化并可告警。
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混合精度训练助手
mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
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
173
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
441
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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模型漂移检测
model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
自动化提供模型漂移检测的部署建议,包含实践规范、可用的生产代码与校验措施,帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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模型评估指标助手
model-evaluation-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
自动提供模型评估指标的指导,涵盖实践、代码和验证规范,针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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模型可解释性工具
model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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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