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混合精度训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。
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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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生产级机器学习管道与MLOps

ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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模型检查点管理器

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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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模型可解释性工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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模型导出助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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模型剪枝助理

model-pruning-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
在机器学习部署场景中，一旦提到模型剪枝相关需求，即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程，协助模型上线与优化。
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模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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Moodle外部API开发指南

moodle-external-api-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
本指南详细介绍了如何在Moodle学习管理系统（LMS）中创建自定义外部Web服务API。它遵循Moodle的API框架和编码标准，指导开发者实现完整的API功能。内容涵盖了参数定义、业务逻辑执行和数据返回结构，用于将Moodle核心功能安全地暴露给外部应用程序使用。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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