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Lindy AI 集成模式与最佳实践

lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API，以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程，实现系统间的深度联动。
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Lindy智能体迁移与升级指南

lindy-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
本指南详细介绍了Lindy智能体在平台升级、功能优化或工作区迁移时的管理流程。涵盖了从资产盘点、配置导出到分阶段部署、Webhook和电话号码重配置的全生命周期步骤，帮助用户确保业务的连续性和可靠性。
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Linear事件应急处理手册

linear-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
本手册提供了一套完整的Linear生产环境事件处理流程。它指导用户按步骤诊断和解决包括API认证失败、速率限制、Webhook故障和平台停机等各类突发问题，确保系统能够快速、有效地恢复运行。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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本地化平台角色权限管理

lokalise-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
本技能详细指导如何配置 Lokalise 企业版的高级权限管理。涵盖了如何通过API实现精细化的角色控制（如管理员、审阅者、译者），包括语言范围限制、团队级用户管理、创建贡献者组，以及部署单点登录（SSO）以确保企业级安全性和可扩展性。
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设置 Lokalise API 认证

lokalise-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南提供了完整的 Lokalise 集成流程。它指导用户安装 Node.js SDK 和 CLI 工具，并重点讲解了如何生成、配置和验证 API Token 或 OAuth 凭证。这确保了项目与 Lokalise 平台之间安全、稳定的连接。适用于从零开始设置本地化系统或更新 API 凭证的场景。
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资产与地点管理工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
本工作流用于维护X（MaintainX）平台的核心工业数据管理。它允许用户建立精确的设施地点层级结构，注册并跟踪复杂的设备资产（包括序列号、型号）。用户可以执行资产和地点查询，最终将工单与特定的资产或地点关联，支持全面的工业设施和设备生命周期管理。
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云平台生产环境部署集成

maintainx-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何将复杂的集成应用安全可靠地部署到生产云环境（如Google Cloud Run和Kubernetes）。内容涵盖最佳实践，包括编写多阶段Dockerfile、实现健康检查和就绪性检查端点，并使用云工具进行自动化和安全的部署，确保系统的高可用性。
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维护X平台数据迁移指引

maintainx-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
本技能旨在指导用户将来自遗留CMMS系统（如Maximo、UpKeep）或自定义数据库的复杂运营数据，全面、系统地迁移到MaintainX平台。流程涵盖了数据源评估、字段结构映射和ETL批量导入，适用于进行大型系统重构或核心工作工单、资产数据的平移。
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Mistral AI 生产环境部署指南

mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤，帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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MLflow 生命周期管理平台

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
126
MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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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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