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搜索 节点 ，共找到 148 条记录
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n8n 工作流模式

n8n-workflow-patterns
czlonkowski/n8n-skills
491
总结 n8n 的实战工作流架构模式，涵盖 Webhook、API、数据库、AI 代理与定时任务，帮助设计时快速选型、规划节点、校验执行顺序和处理错误，提升自动化可靠性。
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
64
Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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创建类型化的React Flow节点组件

react-flow-node-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
478
本技能旨在提供一套完整的模式和模板，帮助用户在React Flow库中开发自定义、可复用的节点组件。它强调遵循最佳实践，要求使用TypeScript进行严格类型定义，并指导如何将节点组件与应用全局状态（Store）进行有效集成，适用于构建复杂的流程图或工作流界面。
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SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。
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Vast.ai分布式训练与成本管理

vastai-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。
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Vast.ai GPU计算工作流架构

vastai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
482
本指南提供了在Vast.ai上运行复杂GPU计算工作流的生产级参考架构。它详细介绍了三层架构模式（编排器、GPU工作节点、存储），指导用户设计故障容错的ML/AI训练管线、作业队列和持久化检查点管理，确保系统的高可靠性与可扩展性。
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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
399
全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。
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EOL公告撰写指南

eol-message
deanpeters/Product-Manager-Skills
65
面向产品或功能退役时的沟通模板，着重交代原因、影响、支持与时间节点，并提供行动指引，让客户感受到关怀并顺利完成迁移。
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SuperScalar：闪电网络扩展架构

lightning-factory-explainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
158
本技能是关于SuperScalar协议和比特币闪电网络工厂的专家级指南。它深入解释了如何利用共享UTXO、Decker-Wattenhofer树等高级密码学结构，实现无需软硬分叉的、高度可扩展的节点加入和网络扩展机制。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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PyGraphistry 图可视化器

pygraphistry
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口，借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图，可交互分析异常和关联，提升数据探索效率。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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