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团队战略清晰度工作流
strategic-clarity
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
这是一个系统化的四阶段工作流,用于帮助团队建立清晰的身份、战略定位和业务边界。流程涵盖了从吸收现有背景、审计实际能力、阐明核心使命,到最终实现利益相关者一致的完整过程。适用于新入职、环境模糊或团队职责边界尚不明确的情况。
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测试驱动开发工作流
tdd
mattpocock/skills
306
测试驱动开发(TDD)是一种开发方法论,核心是遵循红-绿-重构的循环。开发者首先编写失败的测试用例,然后编写最少量的代码使其通过测试,最后进行重构优化。这种流程确保了代码始终围绕其公共接口行为进行验证,极大地提高了系统的可维护性和健壮性,帮助开发者关注业务目标而非内部实现细节。
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TechSmith录屏视频自动化指南
techsmith-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本技能提供了一份关于使用TechSmith Snagit COM API和Camtasia进行自动化工作流的综合指南。它详细介绍了如何进行成本调优、处理各种输入/输出类型以及解决常见的错误,适用于高级屏幕录制和视频编辑自动化流程,主要使用PowerShell和Python脚本语言。
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TechSmith自动化视频工作流集成
techsmith-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
398
本指南详细介绍了使用TechSmith Snagit COM API和Camtasia自动化工具,实现屏幕录制和视频编辑流程的自动化集成。它主要用于帮助开发人员在Windows环境下,通过PowerShell或Python脚本,自动执行复杂的任务流程,例如按区域抓取屏幕、处理不同输出格式和批量渲染视频。
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TechSmith录屏与视频自动化调优
techsmith-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
251
本技能指南提供全面的技术指导,用于优化和自动化基于TechSmith Snagit COM API和Camtasia的工作流。内容涵盖了使用PowerShell和Python进行脚本编程的最佳实践,详细介绍了屏幕捕获和视频编辑的输入/输出类型,并提供了解决COM注册、权限不足等常见错误的方法,帮助用户构建稳定高效的自动化工作流程。
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TechSmith自动化API指南
techsmith-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
216
本技能指导用户如何使用TechSmith的Snagit COM API和Camtasia自动化工具,进行屏幕捕获和视频编辑流程的自动化。它详细介绍了API的输入输出类型、最佳实践、脚本语言(如PowerShell/Python)的使用,以及常见的错误处理方法,帮助用户建立完整的自动化工作流。
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TechSmith自动化参考架构
techsmith-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
75
本文档提供TechSmith自动化工作流的参考架构和详细指导。它介绍了如何使用Snagit COM API和Camtasia Producer CLI,实现屏幕捕获、视频编辑和批量渲染等自动化流程。主要通过PowerShell和Python进行脚本化集成。
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Together AI CI/CD 集成测试
together-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能提供了一套完整的CI/CD流程,用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流,确保在每次Pull Request时运行单元测试(模拟推理和嵌入响应),并在合并到main分支时执行完整的集成测试,从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。
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使用Together AI微调大语言模型
together-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南,用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型(LLMs)进行定制化微调。流程包括:准备结构化的训练数据(JSONL格式)、上传文件、创建微调任务、监控训练状态,并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Together AI Webhook事件处理器
together-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
本工具用于处理来自Together AI的异步Webhook事件。它允许开发者构建健壮的、事件驱动的机器学习(ML)工作流。通过订阅这些Webhook(例如微调完成、批处理结果、模型弃用),可以避免频繁轮询API状态,从而实现高效的自动化ML部署和监控。
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缺陷分类结果展示与命令解析
triage-display
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
该技能是内部代理流程,用于将缺陷分类(triage)的结果格式化为终端markdown。它负责生成结构化的摘要视图、详细的证据展示,并解析用户输入的审核命令(如标记、归档、升级),从而驱动整个缺陷管理和工作流。它不直接供用户调用。
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