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搜索 c-pro ，共找到 637 条记录
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CrewAI多智能体协作编排

crewai-multi-agent
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
361
CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排，结合记忆与内置工具，适用于生产级自动化任务，不依赖 LangChain。
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自动加密货币业务拓展智能体

crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能包旨在构建专业的AI智能体，实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程：包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计，以及设计了包含人工审核环节的BD流程，适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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Cursor AI模型密钥配置管理

cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”（BYOK）功能，以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制，实现成本的直接管理，并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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代码库索引与语义搜索

cursor-codebase-indexing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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专业的代码库索引工具，将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索（@Codebase），能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点，极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。
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AI编程最佳实践与陷阱规避

cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践（如处理密钥、凭证）、项目配置规则以及性能优化，旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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数据集加载器创建者

dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。
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Deepgram 自动化流程

deepgram-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
107
介绍如何通过 Rube MCP 联动 Composio Deepgram 工具包实现操作自动化，包括前置条件、工具发现、连接校验、执行流程以及 schema、分页等注意事项。
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Deepgram实时流式语音转录

deepgram-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别（diarization）、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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自动化模型部署

deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。
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分布式训练配置

distributed-training-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。
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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
247
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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