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M365 智能代理开发套件

m365-agents-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
本套件是用于开发企业级、多渠道智能代理的SDK，专注于Microsoft 365生态系统。它基于ASP.NET Core架构，支持与Teams、Copilot Studio等多个微软平台进行深度集成。集成了代理路由、状态管理和基于MSAL的安全认证机制，帮助开发者构建复杂的企业自动化流程。
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Mistral AI 生产环境部署指南

mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤，帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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MLflow 生命周期管理平台

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
126
MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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移动开发模式指南

mobile-development
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
387
总结 React Native 与 Flutter 的移动开发模式，覆盖商品列表、导航、响应式布局、安全区与平台差异化样式，并附带反面示例与开发检查清单，帮助保持性能与一致体验。
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应用错误监控

monitoring-error-rates
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
261
自动监控应用的 HTTP、数据库、API、后台任务和客户端错误，分析错误率并在阈值触发时告警，帮助团队在影响用户前定位与解决可靠性问题。
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监控与可观察性指南

monitoring-observability
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
106
介绍如何用 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 和结构化日志搭建监控与可观察性平台，帮助团队追踪性能、核查业务关键操作并制定告警策略。
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多云架构设计框架

multi-cloud-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本技能提供了一套全面的决策框架和设计模式，用于设计跨云平台（如AWS、Azure、GCP）的云无关应用。内容涵盖了计算、存储和数据库服务对比、多云架构模式、成本优化策略以及分阶段的迁移规划，旨在帮助用户构建高可用、高弹性的企业级架构。
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Next.js 服务端错误调试

nextjs-server-side-error-debugging
blader/Claudeception
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通过检查终端日志、补充 try-catch、查看各类托管平台日志，并排查环境变量、数据库连接、导入或序列化问题，帮助定位 Next.js 服务端（getServerSideProps/getStaticProps/API 路由）的错误。
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Obsidian插件诊断信息收集

obsidian-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
用于全面收集Obsidian知识库（Vault）的诊断证据。它能获取应用的详细版本信息、所有已安装插件清单、外观设置、文件统计数据，甚至捕获控制台错误。最终打包成一份结构化的调试报告，帮助用户或开发者快速定位问题根源。
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OpenEvidence事件应急手册

openevidence-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
本文档是OpenEvidence平台专用的事件处理和应急响应手册。它详细定义了不同级别的严重性条件，并提供了从初步排查（Triage）到缓解和修复（Mitigation）的完整流程，帮助用户在系统发生API故障或性能下降时，快速、规范地进行故障排除和恢复。
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LLM上下文优化与API使用

openrouter-context-optimization
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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