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自主AI智能体工作流平台

autogpt-agents
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
232
这是一个全面的AI智能体平台，用于构建、部署和管理持续运行的自主AI代理。它提供可视化的节点式工作流编辑器，使用户无需编写大量代码即可创建复杂的多步骤自动化流程。适用于需要通过网络钩子、定时任务或手动触发器持续运行的场景，实现复杂的端到端AI自动化。
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自主AI智能体工作流平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
232
这是一个全面的AI智能体平台，用于构建、部署和管理持续运行的自主AI代理。它提供可视化的节点式工作流编辑器，使用户无需编写大量代码即可创建复杂的多步骤自动化流程。适用于需要通过网络钩子、定时任务或手动触发器持续运行的场景，实现复杂的端到端AI自动化。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
64
Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。
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Vast.ai分布式训练与成本管理

vastai-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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n8n工作流Python代码节点

n8n-code-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
250
本指南详细介绍了如何在n8n工作流中编写和管理Python代码。它涵盖了数据访问模式（如_input.all()、_input.item），支持批处理和单项处理等多种运行模式，帮助用户实现复杂的数据转换和工作流逻辑。同时，也提醒用户注意Python的局限性，并推荐优先使用JavaScript。
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多云Kubernetes环境的CAST AI部署

castai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
304
该技能包提供了一套使用Terraform进行基础设施即代码（IaC）的解决方案，用于自动化地将CAST AI部署到多云Kubernetes集群（如EKS、GKE或AKS）。它负责配置IAM角色、节点配置和自动伸缩策略，确保跨不同云环境的部署流程标准化和可靠性。
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CAST AI性能调优指南

castai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
145
本技能提供了一套全面的指导，用于优化CAST AI的核心性能指标。内容涵盖节点预配速度、自动扩缩容的响应速度，以及多集群仪表板的API调用效率。通过配置资源预留（Headroom）、选择最佳实例族群和调优清理机制，帮助用户提升系统的可用性和成本效益。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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