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Airflow DAG 最佳实践

airflow-dag-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供 Airflow 生产级 DAG 模式，涵盖算子、传感器、测试与部署，帮助构建可靠的数据流水线并保障可观测性。

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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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。

机器学习模型评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

特征仓库连接器

feature-store-connector

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。

时序数据预测

forecasting-time-series-data

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。

生产级机器学习流程

Jeffallan/claude-skills

打造生产级机器学习流水线，包括实验跟踪、特征平台、DAG 编排与自动重训练，在 MLflow、Kubeflow、Airflow、Feast 等工具协助下实现数据版本管理、超参调优和模型部署。

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。

模型版本管理助手

model-versioning-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供模型版本管理的自动化指导，涵盖模型服务、监控和生产优化，响应用户关于模型版本管理器的请求。

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。

Appdeploy

sickn33/antigravity-awesome-skills

Deploy web apps with backend APIs, database, and file storage. Use when the user asks to deploy or publish a website or web app and wants a public URL. Uses HTTP API via curl.

癌症依赖地图分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 DepMap API 或下载数据查询癌细胞基因依赖、药物敏感性与基因效应，发现肿瘤特异脆弱点、合成致死关系并验证靶点。

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