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云原生分子建模工作流平台
rowan
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
489
Rowan 通过 Python 接口提供 pKa 预测、构象/互变异构体生成、对接、蛋白-配体共折叠与描述符等云原生分子建模能力,适合批量化学筛选与多步骤管道,无需本地高性能集群。
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Kubernetes 集群 RBAC 权限防护
implementing-rbac-for-kubernetes-cluster
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
为多租户集群实施 Kubernetes RBAC,从角色设计、绑定、安全服务账户到 OIDC 身份整合与审计,保障权限最小化。
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KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理
kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
311
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能,提供完整的持续集成/持续部署(CI/CD)流程管理。它集成了Jenkins,支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置,并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。
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KubeSphere核心:云原生平台管理
kubesphere-core
kubesphere/kubesphere
359
KubeSphere核心组件,作为基于Kubernetes的云原生应用管理操作系统。它提供统一的API聚合层,支持多集群和多租户管理。负责管理核心资源和复杂的API路由,极大简化了云原生应用的部署和运维操作。
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KubeSphere ArgoCD GitOps配置指南
kubesphere-devops-argocd
kubesphere/kubesphere
278
本指南详细介绍了KubeSphere DevOps中的ArgoCD配置方法。它涵盖了GitOps持续部署的实现,包括应用管理、多集群部署、通过Dex进行单点登录(SSO)设置,以及从Git仓库同步应用状态的最佳实践。帮助用户理解KubeSphere原生模式和直接使用ArgoCD的差异。
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Dask 大数据并行处理
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
470
Dask 是 Python 库,通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务,把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模,可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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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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CAST AI 基础设施错误排查指南
castai-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本指南是用于诊断 CAST AI 系统常见故障的综合手册。内容涵盖了从Agent连接失败、API认证错误到Kubernetes集群扩缩容、资源配额限制等多个维度的故障排除场景,提供了详细的诊断命令(如kubectl, curl, helm)和修复步骤,适用于专业的运维和故障排查工作。
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CAST AI多集群参考架构
castai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本指南提供了一套完整的CAST AI多集群部署参考架构,用于管理开发、预发布和生产环境的CAST AI服务。它详细介绍了使用Terraform进行基础设施资源配置的最佳实践,尤其侧重于成本优化策略,包括自动伸缩、使用竞价实例和环境特定的资源策略,帮助团队建立标准化的、高可靠且成本可控的部署流程。
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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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CoreWeave GPU推理服务部署
coreweave-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制(如A100/H100),到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践,适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。
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