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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
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346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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多仓库工作区与Monorepo管理

cursor-multi-repo
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
234
本指南详解如何在Cursor中高效处理大型、复杂的代码库和Monorepo结构。用户可以学习设置多根工作区，利用选择性索引，实现跨项目上下文理解，从而在一个窗口内管理多个独立但相关的项目，极大提升大型项目和模块化开发时的编码效率。
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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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文档签署API配置与认证

documenso-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本指南详细介绍了如何为Documenso SDK和API进行设置和认证。用户将学习如何安装SDK（支持TypeScript和Python），生成安全的API密钥，并初始化客户端连接，支持v1和推荐的v2 API版本。涵盖了最佳实践和安全凭证管理，确保项目能顺利开始文档签署集成。
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华飞模型/数据集管理CLI

hugging-face-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强大的命令行工具，用于与Hugging Face Hub进行全面的交互。用户可以使用它来下载、上传、同步和管理模型、数据集、存储桶及集合等各类资源，是与整个机器学习生态系统交互的关键工具。
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优化 Juicebox 成本管理

juicebox-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
481
本技能旨在指导用户优化 Juicebox 平台的运营成本。它详细列出了主要的成本驱动因素（如搜索、数据丰富、联系人查找等），并提供了一系列实用的成本节约策略。通过学习缓存搜索结果、使用筛选器和监控账户配额，帮助用户实现最高效率和预算控制。
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LangChain工具调用智能体构建

langchain-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具（Tool Definition）、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策，实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。
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Linear问题管理API操作指南

linear-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
255
本指南详细指导如何使用官方的@linear/sdk与Linear项目管理API进行交互。内容涵盖了核心的增删改查（CRUD）操作，包括创建Issue、列出团队、查询状态以及执行原始GraphQL请求。适用于需要将Linear集成到自定义工作流、进行API联调测试或学习基础自动化模式的开发人员。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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