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Azure ML部署助手

azure-ml-deployer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。

Azure ML部署助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。

资深数据科学家全栈专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。

Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。

MLflow 生命周期管理平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。

TensorFlow 服务部署

tensorflow-serving-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导，涵盖模型服务、监控与生产优化，生成规范化配置并校验输出，适用于需要快速上线的 ML 推理场景。

KEV和EPSS漏洞优先级排序

performing-cve-prioritization-with-kev-catalog

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一个全面的漏洞优先级排序框架。它整合了CISA已知漏洞目录(KEV)的实际利用证据、EPSS的预测利用概率得分，以及CVSS的固有严重性，构建多因素模型。可帮助安全团队科学地评估漏洞风险，为复杂的漏洞修补和补丁部署确定最高优先级的修复顺序。

CoreWeave GPU工作负载部署

coreweave-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。

语义模型命令行管理

data-goblin/power-bi-agentic-development

Tabular Editor CLI（`te`）是一款跨平台命令行工具，用于管理语义模型（TMDL/BIM）的完整生命周期。用户可以直接在终端环境中执行模型脚手架、检查、验证、部署、刷新、测试和查询等操作，支持Power BI、Fabric和Azure AS等多种服务，非常适合自动化和CI/CD流程。

递归决策与证据账本

recursive-decision-ledger

适用于需要进行多次迭代、深度计算和严格决策流程的复杂场景（如模型优化、系统部署或交易策略）。它强制建立一个结构化“账本”，详细记录每一次试验的输入、当前状态、历史最佳结果和决策依据。核心目标是确保所有结论均基于可追溯、可验证的证据，并严格控制每一步的推进门禁。

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