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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。

特征工程工具集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。

特征工程助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。

多智能体MLOps管道编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。

生产级机器学习工程与MLOps

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。

机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。

零售需求与库存预测

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sickn33/antigravity-awesome-skills

为多店零售商提供需求预测、安全库存、补货计划、促销提升估算及ABC/XYZ分级，融合统计方法与机器学习特征工程，帮助在服务水平与库存成本间保持平衡。

微机架构论文写作指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细阐述了顶级微机架构会议（如MICRO）论文的写作标准和结构要求。它指导作者如何构建严谨的“四重论证”：从实际工作负载的特征分析，到机制的详细设计，再到全面的成本效益评估，确保文章具备严谨的工程论证色彩。

机器学习流水线编排

machine-learning-ops-ml-pipeline

sickn33/agentic-awesome-skills

设计并实现完整的机器学习流水线，采用多智能体编排方式遵循现代 MLOps 最佳实践。涵盖数据工程、特征存储、模型训练及生产部署。适用于构建可扩展、可监控且可复现的生产级机器学习系统。

ML工程师

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专注于构建生产级机器学习系统，精通PyTorch 2.x、TensorFlow等现代ML框架，涵盖模型服务、特征工程、训练优化、MLOps、监控与部署，确保系统可扩展、可靠且高效。

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