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模板自动化编排

templated-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
242
指导通过 Composio 的 Rube MCP 连接模板工具包，先检索最新工具模式，再管理连接并通过多步 MCP 调用执行任务，确保会话、内存与分页处理正确。
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项目模板选择器

templates
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
根据用户的应用类型定位对应项目模板，只读取匹配的 TEMPLATE.md，确保按特定技术栈快速搭建新项目。
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Temporal Python 工作流专家

temporal-python-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
342
提供 Temporal Python SDK 工作流编排指导，涵盖持久化流程、Saga 与分布式事务、异步/同步活动模型、重试与超时策略、信号与查询、类型安全接口，以及测试与生产部署要点。
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Temporal Python 测试策略

temporal-python-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
指导如何用 pytest 和时间跳跃在 Temporal Python 工作流中编写单元、集成、回放及本地/CI 测试，关注高覆盖率与确定性验证。
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TensorBoard 可视化工具集

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
69
TensorBoard 是谷歌的 ML 可视化工具，可查看训练损失/准确度曲线、对比实验、调试模型、展示图结构、低维空间投影与性能剖析，适配 PyTorch 与 TensorFlow。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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Tensorflow 存储模型创建器

tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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TensorFlow 服务部署

tensorflow-serving-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导，涵盖模型服务、监控与生产优化，生成规范化配置并校验输出，适用于需要快速上线的 ML 推理场景。
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TensorRT LLM 加速平台

tensorrt-llm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
在 NVIDIA GPU 上加速大语言模型推理，结合量化（FP8/INT4）、自动批处理和多卡扩展，实现高吞吐、低延迟的生产级服务，适合实时部署与 GPU 密集型场景。
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Terraform Aws Modules

terraform-aws-modules
sickn33/antigravity-awesome-skills
382
Terraform module creation for AWS — reusable modules, state management, and HCL best practices. Use when building or reviewing Terraform AWS infrastructure.
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Terraform 基础设施专家

terraform-engineer
Jeffallan/claude-skills
443
为 AWS、Azure、GCP 等云平台提供 Terraform 基础设施即代码实施指导，涵盖模块设计、状态后端管理、校验与安全部署等流程，适用于生产环境落地。
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