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OpenRouter 模型路由

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

实现 OpenRouter 模型路由，支持 A/B 测试、渐进发布与性能驱动的模型选择，便于在多个环境中优化多模型部署与实验。

Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。

网页转化率优化策略

coreyhaines31/marketingskills

帮助营销人员评估营销页面的价值主张、标题、CTA、视觉层级、信任元素、异议处理与摩擦点，给出快捷提升、重点改进、实验方案与文案替代建议，提升转化率。

凤凰AI可观测平台

phoenix-observability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。

PostHog参考架构指南

posthog-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供构建生产级PostHog体系的实践指南，包括事件分类设计、客户端SDK接入、功能开关架构、实验监测及后端整合，帮助团队统一分析项目的架构和最佳实践。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。

PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。

高级数据科学家技能

senior-data-scientist

alirezarezvani/claude-skills

指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。

实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking

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。

Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

站点可靠性蓝图

Jeffallan/claude-skills

提供 SRE 工作流，涵盖 SLO 定义、误差预算、监控报警、自动化、混沌实验和事件响应，帮助团队在规模化环境中保持可靠性并快速恢复。

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