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A/B测试配置生成器

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此技能自动生成用于机器学习部署的A/B测试配置，提供规范流程、代码示例和校验建议，帮助模型上线后具备完整的监控与灰度能力。

Vertex AI ADK 部署专家

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通过 A2A 协议管理 Vertex AI ADK 代理的发现、任务提交、沙箱执行与记忆库，支持顺序/并行/循环编排并部署到 Agent Engine，满足需要可观测 CI/CD 样式部署的团队。

ADK 智能代理工程

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为目标运行时（Python/Java/Go）提供规范的 ADK 代理开发流程，聚焦模块化代码、结构化工具、回归测试与部署自动化，确保可维护、可部署。

Vertex AI ADK基础设施

adk-infra-expert

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使用 Terraform 构建生产级 Vertex AI ADK 代理引擎基础设施，包含 Agent Engine 运行时、14天代码执行沙箱、Memory Bank、VPC Service Controls 与安全 IAM 权限，保障多代理环境部署。

AFL++ 多核模糊测试器

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AFL++ 是 AFL 的升级版，支持多核模糊测试、丰富变异策略和 Docker/主机部署，适合大型 C/C++ 项目安全覆盖。

大型语言模型智能体评估

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本技能旨在解决LLM智能体从基准测试到实际生产环境的性能鸿沟。它教授高级质量工程实践，包括行为契约测试、对抗性测试和统计分析，确保智能体在部署时保持可靠性和鲁棒性，帮助开发者超越简单的通过/失败率。

企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

企业级大模型工程

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交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

Airflow DAG生产模式

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本技能提供了一套完整的、用于生产环境的Apache Airflow DAG实践模式。它指导用户如何设计可观测性强的任务流，包括依赖管理、自定义算子和传感器、本地测试以及生产部署，确保数据管道的可靠性和幂等性。

依赖风险分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用dependency-checker插件扫描npm、pip、composer、gem和go模块中的依赖，找出安全漏洞、过期包和许可冲突，便于在部署前评估风险并指导更新和合规处理。

依赖风险分析

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使用dependency-checker插件扫描npm、pip、composer、gem和go模块中的依赖，找出安全漏洞、过期包和许可冲突，便于在部署前评估风险并指导更新和合规处理。

接口模拟生成器

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指导 API 开发者搭建模拟服务，遵循最佳实践，并生成适用于 REST、GraphQL、OpenAPI 和认证场景的可部署代码与配置。

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