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混沌工程实验指导

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导设计混沌工程实验，依据目标选择 Chaos Mesh、Gremlin、Toxiproxy 或 AWS FIS 等工具模拟故障、注入延迟、监控指标，并分析结果提出提升服务韧性的建议。

Databricks ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

MLOps流程自动化与基础设施

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

系统混沌工程及弹性测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于执行受控的混沌工程实验，主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障，确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复，是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。

实验追踪配置助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

BGPT结构化论文检索

bgpt-paper-search

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

BGPT论文检索通过远程MCP服务，从全文提取实验数据和方法、量化结果、样本与质量评分，便于进行系统综述、证据整理和元分析准备。

网络服务实验室配置与测试

zebbern/claude-code-guide

指导在 Windows 或 Linux 上部署 HTTP/HTTPS、SNMP、SMB 服务，执行端口配置、枚举、日志分析等渗透测试实验室实战内容。

机器学习实验批处理编排

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个高级工作流编排工具，用于在远程GPU服务器上运行大规模的机器学习实验。它能够管理复杂的实验依赖链（如模型蒸馏）、自动处理内存不足（OOM）场景的重试，防止不同批次（波次）间的竞争状态，从而确保深度学习流程的稳定性和可复现性。

AI安全扫描与漏洞检测

Tencent/AI-Infra-Guard

本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。

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