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Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Clay 本地开发循环

clay-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导 Clay 开发者搭建可复现的本地工作流，包含热重载、环境变量管理和基于 Vitest 的测试，便于快速迭代 Clay 项目。

Ansible 自动化剧本生成

creating-ansible-playbooks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

将具体需求转化为符合安全最佳实践的生产级 Ansible 剧本，能够自动化服务器配置、软件部署与多平台基础设施流程，旨在确保可复现的 DevOps运维。

Deepgram故障排查包

deepgram-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Deepgram 支持工单与排障流程收集环境信息、API 连通性、请求日志、音频分析与复现脚本，并打包成可提交的调试归档。

Flexisign 任务自动化

flexisign-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动执行 Flexisign 任务，确保先检索工具、完成连接、使用正确 schema，使每次工作流可复现。

模型检查点管理器

model-checkpoint-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。

Perplexity 本地开发环

perplexity-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Perplexity 本地开发流程，包括目录结构、环境变量配置、热重载脚本和 Vitest 测试，帮助你快速构建可复现的开发与调试环境。

Python测试全攻略

affaan-m/everything-claude-code

提供面向pytest的Python测试策略，包含TDD流程、fixture参数化、覆盖率要求与测试基础设施搭建，帮助构建可复现的测试套件。

实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。

稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 HuggingFace Diffusers 提供的 Stable Diffusion 模型生成图像，涵盖文本图像、图像翻译、修复、ControlNet 控制以及调度器切换等场景，便于构建可复现的创意或生产流程。

LaminDB 生物数据湖仓

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

LaminDB 通过湖仓架构、血缘追踪、标准化验证及本体注释，统一管理 scRNA-seq、空间、流式等生物数据，使其可查询、可追溯、可复现，并与 Nextflow、MLflow、W&B 等工作流和部署体系集成。

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