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搜索 AI工程 ，共找到 206 条记录
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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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资深云网络工程师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能模拟一位资深的云网络工程师，专注于现代云网络架构、安全设计和性能优化。涵盖AWS、Azure、GCP等多云环境，专精于零信任网络、服务网格（Istio）和高级负载均衡等复杂主题。具备使用IaC工具（如Terraform）进行网络自动化、故障排除以及构建高可用、高安全网络的能力，适用于DevOps、SRE或基础设施架构设计。
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可观测性系统工程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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待命值班交接最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了一套完整的待命值班交接流程和模板。它指导工程师如何系统性地记录当前活跃事件、正在调查的问题、最近的系统变更以及即将发生的维护活动。目标是实现信息连续性，确保交接班次时上下文信息完整，从而保障事件响应的可靠性。
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凤凰AI可观测平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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PostHog事件应急手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份PostHog事件响应手册，用于快速诊断和处理PostHog集成故障。它提供了详细的故障排除步骤和指南，涵盖了API密钥问题（401/429）、数据丢失、以及实现优雅降级等场景，帮助工程师在系统中断时准确找出问题根源。
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提示工程与大模型优化

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Jeffallan/claude-skills
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本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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Replit 生产部署全流程指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的 Replit 应用生产部署检查清单。它涵盖了从配置部署环境、安全管理密钥、实现健康检查、处理全局错误到定制域名和回滚策略的全部关键步骤。适用于所有准备上线或进行生产环境扩展的开发者和DevOps工程师。
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研究工程师角色定位

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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定义研究工程师角色，强调在信息缺失时对问题展开调查、验证原型并将研究结果转化为工程实践的能力。
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系统混沌工程及弹性测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于执行受控的混沌工程实验，主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障，确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复，是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。
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