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自动化机器学习流程

building-automl-pipelines

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。

MLOps流水线编排指南

ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供从数据摄取、预处理、训练、验证到部署与监控的全生命周期 MLOps 流程编排指导，包含 DAG 作业自动化、部署策略与版本管理等实践要点。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify

EverMind-AI/EverOS

本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。

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