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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。
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Azure 机器学习 Python SDK

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。
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Azure 机器学习 Python SDK

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。
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金丝雀部署配置

canary-deployment-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
为机器学习生产环境提供金丝雀部署构建自动化指导，涵盖模型服务、MLOps流水线、监控与配置验证。
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自动化机器学习流程

building-automl-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。
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CQRS 实践指南

cqrs-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
指导团队实施 CQRS，包含命令与查询分离、只读模型投影与同步，以及面向可扩展事件源系统的性能和恢复验证。
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交叉验证配置

cross-validation-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
55
为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。
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Cursor AI调试套件

cursor-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
218
Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。
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Deepgram 升级迁移指南

deepgram-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
该技能帮助规划与执行 Deepgram SDK、模型与 API 升级，内容涵盖配置评估、v3 兼容调整、Nova-2 模型迁移、A/B 对比测试、自动化验证与回滚准备，方便安全交付。
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评估流程框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
428
Claude Code 的正式评估框架，将评价驱动开发落地，通过能力与回归评估、代码/模型/人类评价者及 pass@k 指标，实现迭代中的持续验证与报告。
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机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。
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智能体评估框架

evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
构建符合多维指标的智能体评估体系，衡量令牌使用、工具调用和模型选择，验证上下文工程、捕捉回归并持续监控生产能力。
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