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自学习与纠错系统

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。

Vast.ai GPU计算工作流架构

vastai-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

机器学习实验队列编排

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

面向 SSH 远程 GPU 服务器上大规模 ML 实验的作业队列编排技能，支持多随机种子/多配置扫描、OOM 感知重试、过期 screen 清理与波次转换竞态预防。当批量运行 10+ 作业且 /run-experiment 不足时使用。

Anthropic Claude速率限制管理

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用于管理Anthropic Claude API的速率限制和配额。它实现了自动重试、指数退避（Backoff）机制，并支持根据请求量、输入和输出令牌数（RPM/ITPM/OTPM）进行精细化的流量控制。适用于高并发、需要稳定计费和调用的生产级API集成场景。

语音转写速率限制处理

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本技能提供处理AssemblyAI API速率限制和限流的完整解决方案。它集成了指数退避、抖动算法、队列并发控制等高级模式，适用于构建需要处理大量音频数据流、要求高可靠性和高吞吐量的语音转写系统。

ElevenLabs SDK最佳实践模式

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本指南提供了用于ElevenLabs TTS服务的生产级设计模式，涵盖了从单例客户端管理、类型安全的语音服务封装、到复杂的错误分类和并发请求队列处理等最佳实践。适用于构建稳定、可靠、可扩展的语音AI应用。

管理思虑流程帧队列

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该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。

自主智能体运行框架

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将 Claude Code 转变为具备持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的全自动智能体系统。利用原生 crons、dispatch、MCP 工具和记忆，替代 Hermes、AutoGPT 等独立智能体框架。适用于持续自动化、定时任务或自指令智能体循环。

Accint 推理队列管理

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此技能用于清理 acc 的推理队列，处理无头运行中检查点的开放或等待中的思维帧。支持列出队列、读取上下文、进行推理并通过 acc_act 提交提案。确保安全重提交，并使用 PREDICT 行校准工作模型。

基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

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本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。

YYLO Ralph 循环任务执行

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通过 Ralph 循环使用 yy CLI 执行单个明确指派的 YYLO 账本任务，完成任务受理、预检与收尾并生成待审提交。严格限定单任务范围，绝不推送、部署、合并或发布。

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