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第一性原理假设审计器

axiom
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级的批判性思维工具，用于解构复杂问题，将其剥离到“不可再拆的最小真相单元”。该技能系统性地挖掘隐藏假设（分为表层、中层、深层），并对其进行分类（事实、惯例、信念、利益驱动）。通过计算假设的脆弱性与影响力，帮助用户识别最危险的假设，从而重建基于事实的、更稳健的结论，特别适用于重大决策制定和商业假设验证。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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CoreWeave GPU工作负载模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。
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基金募集数据本地分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API，本指南提供通过导出CSV数据，并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法，适用于投资跟踪和报告。
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Fly.io 部署入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程展示了如何将一个最小化的“Hello World”应用部署到Fly.io平台。它涵盖了两种部署方式：使用简便的`flyctl`命令行工具进行快速部署，或通过程序化的Machines API进行高级部署。适用于初学者入门Fly.io项目，或构建全球边缘计算架构的场景。
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Fly.io 边缘部署 SDK 模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个使用 TypeScript 实现的、为 Fly.io Machines REST API 提供的生产级模式 SDK。它提供了一个类型安全的客户端，用于管理虚拟机在多个全球区域的完整生命周期（创建、状态等待、删除）。该库集成了健壮的错误处理和重试机制，确保了边缘计算应用的可靠多区域部署能力。
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Fondo研发税收抵免流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该流程用于帮助初创企业通过Fondo平台申报研发税收抵免。它指导用户计算合格的研发支出，协助准备IRS Form 6765，并处理工资税抵扣，帮助初创公司最大化税务优惠，每年节省高达50万美元。
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Fondo本地开发数据循环

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这是一个用于开发和测试与Fondo集成的财务应用的工作流。它允许开发者在本地模拟或解析真实的Fondo数据导出（CSV/会计工具），从而在不依赖实时API的情况下，快速构建仪表盘、计算研发抵扣额或分析消耗率，实现快速迭代和生产级验证。
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Grammarly内容评分与分析

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本技能提供一套完整的Grammarly API集成示例，用于进行文本的深度内容分析。核心功能包括计算综合写作分数（涵盖参与度、正确性、清晰度和语气）、AI内容原创性检测以及抄袭匹配检测。适用于需要对文本进行质量、原创性验证的开发场景。
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HubSpot API负载与容量规划

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本指南提供了一套全面的工具和方法，用于对HubSpot集成进行负载测试和容量规划。它详细讲解了HubSpot的API速率限制（每秒和每日），并通过k6脚本和计算器，帮助开发者确保应用在生产环境中具有可靠的扩展能力，避免API限流。
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LangGraph状态图基础与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细指导用户使用Python构建健壮的LangGraph 1.0状态图。内容涵盖使用带有Reducer的TypedDict定义状态、编写节点函数、以及防御性地设置条件边。特别解决了图表常见的陷阱，如状态更新错误、图表静默终止、递归限制计算误区和检查点状态演进问题，确保了复杂的LLM工作流逻辑的可靠运行。
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YOLO模型微调与部署

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SharpAI/DeepCamera
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该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。
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