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Azure 机器学习 Python SDK
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
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。
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Azure 机器学习 Python SDK
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
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。
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Clay 本地开发循环
clay-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
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。
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Ansible 自动化剧本生成
creating-ansible-playbooks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
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。
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Deepgram故障排查包
deepgram-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
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。
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Flexisign 任务自动化
flexisign-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
126
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。
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模型检查点管理器
model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
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。
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Perplexity 本地开发环
perplexity-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
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。
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Python测试全攻略
python-testing
affaan-m/everything-claude-code
138
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。
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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
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。
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稳定扩散图像生成指南
stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
316
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。
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LaminDB 生物数据湖仓
lamindb
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
386
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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