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生产级机器学习工程手册

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面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。

MLOps流水线编排指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

提供从数据摄取、预处理、训练、验证到部署与监控的全生命周期 MLOps 流程编排指导，包含 DAG 作业自动化、部署策略与版本管理等实践要点。

模型漂移检测

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自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。

模型导出助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。

模型量化部署助手

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自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。

模型注册管理器

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在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。

模型版本管理助手

model-versioning-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供模型版本管理的自动化指导，涵盖模型服务、监控和生产优化，响应用户关于模型版本管理器的请求。

实时 API 监控面板

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通过 Prometheus/Grafana 构建实时 API 监控，结合健康/就绪接口、告警、合成检测与 SLO 追踪，让延迟、错误率和可用性一目了然。

CPU 使用监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 监控并分析应用 CPU 使用，识别瓶颈、低效循环与正则，提供异步与算法优化建议以提升性能。

跨链桥监控工具

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监测多个主流跨链桥的 TVL、交易量、费用和具体交易状态，便于研究者或桥接用户比较通道、掌握费用与时间、核实交易，提供命令行方式列出桥、查看详情、比较线路和追踪 tx。

数据库健康监控

monitoring-database-health

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过实时指标、预测告警与自动修复，让 Claude 能检测 PostgreSQL 与 MySQL 的性能瓶颈、资源耗尽和复制异常，及时反馈报告并指导运维处理。

数据库事务监控

monitoring-database-transactions

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让 Claude 使用 database-transaction-monitor 插件跟踪数据库事务，识别长事务、锁等待与回滚异常，并通过 `/txn-monitor` 命令即时响应，提高数据库健康可观测性。

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