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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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Instantly多环境部署配置

instantly-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本技能提供了一个完整的模板和指南，用于在开发、预发布和生产环境之间配置 Instantly.ai。其核心目的是确保工作空间的高度隔离性，通过环境变量管理API密钥和工作流，防止在测试或开发阶段意外影响到生产数据，保证部署流程的安全性。
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现代Java企业级开发专家

java-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导用户掌握使用现代Java 21+构建企业级、云原生应用的能力。内容覆盖从虚拟线程、模式匹配等最新语言特性，到Spring Boot 3.x、微服务架构、DDD设计，以及GraalVM优化和Kubernetes部署的全流程开发知识，是构建高性能、高可靠性系统的终极指南。
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Juicebox多环境配置指南

juicebox-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
本指南详细介绍了Juicebox AI平台的跨环境（开发、预发布、生产）设置与管理。环境隔离机制确保了工作空间的安全性和数据访问的严格控制。它通过区分样本数据集（开发）、限制导出功能的完整数据集（预发布）和全功能的生产环境，确保了数据完整性。遵循此流程可安全地将分析从开发阶段部署到生产环境。
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CI/CD自动化视频内容生成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具旨在将Kling AI视频生成能力集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中。开发者可以自动化地在代码提交或发布时，自动生成和更新产品演示、市场营销视频等视频素材，极大地提高了内容交付的效率和一致性。
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Kling AI生产环境部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前，系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略（如重试逻辑和超时设置）、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标，帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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团队化AI访问与配额管理

klingai-team-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供全面的AI API团队访问管理方案，用于确保企业级AI应用的安全性和可控性。它支持基于角色的权限控制（管理员、编辑者、查看者），实现按成员和团队总体的用量配额限制，并支持为开发、预发布和生产环境设置独立API密钥，适用于大型企业AI系统部署。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain多环境配置与部署

langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目，确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理，保证了应用的安全性和部署可靠性。
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LangChain生产环境就绪度清单

langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性（如LangSmith）、性能优化、安全加固（防止提示注入、处理PII）到严格测试和部署策略等多个维度，帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性，适用于应用上线前或现有系统的审计。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
本指南提供了一份全面的教程，指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践，确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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Langfuse本地开发与调试工作流

langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流，专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能，使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程，并可选地部署本地私有实例，确保开发体验流畅高效。
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