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GPU驱动数据策划

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试

openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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多智能体代码审查编排工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具是一个复杂的AI代码审查系统，能够协调多个专业化的智能体（如安全、架构、性能等）。它超越了传统单一视角的审查限制，通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析，为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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Perplexity API测试与持续集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了使用GitHub Actions为Perplexity Sonar API配置CI/CD流水线。它着重指导用户如何实现自动化测试的最佳实践，包括分离成本较高的实时集成测试和模拟单元测试，确保代码质量的同时有效管理API成本和速率限制。
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Perplexity API安全防护与使用策略

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制，以及来源引用质量评分，旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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Perplexity API生产部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份用于将Perplexity Sonar API集成部署到生产环境的全面检查清单。它涵盖了API密钥管理、健壮的代码质量（重试机制、速率限制）、性能优化（缓存、流式传输）、详细的监控配置以及成本控制策略等关键环节。适用于产品上线或系统升级前进行全面的部署准备。
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Playwright端到端测试专家

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Jeffallan/claude-skills
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该技能专用于使用Playwright编写健壮、可维护、可扩展的端到端（E2E）测试。内容涵盖测试基础设施搭建、页面对象模型（POM）实现、基于角色的选择器使用、API Mocking以及解决测试不稳定（Flaky）问题。适用于将高质量测试集成到CI/CD流程，实现复杂的浏览器自动化。
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PostHog CI/CD 自动化测试与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户使用GitHub Actions为PostHog集成配置完整的CI/CD流程。它包含无需API密钥的单元测试、针对开发项目的集成测试，以及自动化的发布标注，确保代码在从开发到部署的整个生命周期中保持高质量和可追溯性。
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PostHog成本优化与事件采样

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供一套完整的PostHog成本优化方案。通过专业的代码实现，用户可以对事件进行审计、采样和过滤，包括节流高频的自动捕获事件、过滤爬虫机器人流量，以及优化会话记录的采样率，确保在控制成本的同时，依然能获取到高质量的分析数据。
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事后总结报告撰写指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套完整的流程，用于撰写高质量、无指责的事后总结报告（Postmortem）。它指导用户如何系统性地记录事故时间线、进行根本原因分析（RCA），识别系统性缺陷和改进点。掌握此技能能帮助团队从故障中吸取经验，建立持续学习文化，从而有效防止服务中断的再次发生。
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项目指南技能

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affaan-m/everything-claude-code
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为 Zenith AI 客户发现平台整理的专项技能说明，涵盖前后端栈、文件结构、API 规范、Claude AI 结构化输出、测试与部署要求。作为在该项目中工作时的参照，了解开发流程与质量保障。
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进阶提示词库与应用指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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