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Mistral AI成本优化管理
mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器,实现了根据任务复杂度智能选择模型(Model Router),并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外,还能通过提示词优化来减少API消耗,适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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Mistral AI API性能调优指南
mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输(Streaming)、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题,实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成,是构建生产级AI系统的必备知识。
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移动游戏开发原理
mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理(电量和散热)、适应不同屏幕尺寸的UI设计,以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。
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模型导出助手
model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持,涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化,给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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现代JavaScript模式精通
modern-javascript-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
170
本指南是一份全面的技术手册,专注于现代JavaScript(ES6+)的高级模式和最佳实践。它涵盖了函数式编程、性能优化和异步操作管理(如Promises/async-await),帮助开发者重构遗留代码,构建高性能、高可维护性的现代Web应用。
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MoE模型训练与优化
moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型(MoE)的训练方法,涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下,实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化,显著降低训练成本。
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单体仓库管理与优化
monorepo-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
本技能专注于构建和维护高效、可扩展的单体仓库(Monorepo)。它涵盖了实现代码共享、保证跨多个应用和包的一致性工具链、以及管理原子性变更的策略。适用于设置新的单体仓库架构、进行仓库迁移以及优化复杂的CI/CD流程。
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多云架构设计框架
multi-cloud-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本技能提供了一套全面的决策框架和设计模式,用于设计跨云平台(如AWS、Azure、GCP)的云无关应用。内容涵盖了计算、存储和数据库服务对比、多云架构模式、成本优化策略以及分阶段的迁移规划,旨在帮助用户构建高可用、高弹性的企业级架构。
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多人游戏网络架构设计
multiplayer
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能提供了一套全面的多人在线游戏开发指南,涵盖了网络架构选择(专用服务器、P2P等)、同步原理(预测、插值、延迟补偿)、带宽优化方法以及服务器权威性等安全机制。适用于需要构建实时、大规模多人在线游戏的开发人员。
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资深云网络工程师
network-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
64
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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可观测性系统设计与策略
observability-designer
alirezarezvani/claude-skills
429
本技能旨在指导构建生产级的可观测性体系。内容涵盖SLI/SLO框架设计、完善指标(Metrics)、日志(Logs)、链路追踪(Traces)三大支柱的落地应用。同时,重点关注仪表盘设计原则、告警优化(避免告警疲劳)和故障响应流程(Runbook),确保系统具备深度可观察性和高可靠性。
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可观测性系统工程
observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
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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