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双脑AI可观测性与健康监控
twinmind-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
272
该技能旨在为TwinMind AI会议系统提供全面的可观测性监控。用户可以实时监测关键性能指标,如转录质量、会议覆盖率、行动项提取准确性以及记忆库健康度。适用于企业级AI会议流程的配置和验证,确保知识管理和会议纪要的稳定高效运行。
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TwinMind升级与配置迁移指南
twinmind-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本指南详细介绍了TwinMind平台的服务升级和配置迁移流程。它指导用户如何审计当前的资源使用量,导出所有关键配置(如系统设置、集成和Webhooks),并提供了通过仪表板或API执行从免费版到专业版或企业版的升级步骤,确保数据平稳过渡。
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用户故事生成器助手
user-story-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
这个技能在提到“用户故事生成器”时自动触发,提供企业级工作流下的项目管理、合规与集成指导,并输出符合标准的方案与代码。
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Using Superpowers
using-superpowers
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring Skill tool invocation before ANY response including clarifying questions
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云GPU权限与成本治理
vastai-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
106
本技能提供了一套基于RBAC的云GPU资源管理和成本治理方案。它支持为不同团队设置独立的API密钥、GPU白名单、实例数量限制和每日预算上限。通过审计日志和支出报告,确保资源使用合规,实现精细化的成本核算和权限隔离。
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Vercel架构蓝图指南
vercel-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本指南详细介绍了Vercel平台上的五种核心架构蓝图。它覆盖了从简单的静态营销网站、中等规模的SaaS应用,到大型企业级的多区域微前端部署等多种模式。帮助开发者根据团队规模、流量和业务需求,选择最合适的部署架构,确保项目具备最佳的可扩展性和性能。
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Vercel企业级RBAC配置
vercel-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
本技能用于指导用户配置Vercel的企业级权限模型(RBAC)。涵盖了团队角色定义、项目访问组管理、SAML SSO集成和详细的审计日志配置。适用于需要严格控制团队成员权限、实施安全协议,确保资源访问遵循最小权限原则的场景。
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Vertex 智能体构建器
vertex-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
在 Vertex AI 上搭建面向生产环境的生成式智能体,集成 Gemini 模型、多模态处理、RAG、函数调用并可部署到 Cloud Run 或 Vertex Endpoints,提供监控与评估框架,适合企业级应用。
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Vertex AI Terraform专家
vertex-infra-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
擅长用Terraform为Vertex AI搭建基础设施,包括Model Garden、Gemini端点、向量搜索、流水线以及企业级生产部署。
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漏洞报告生成器
vulnerability-report-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
在 Security Advanced 框架内自动生成漏洞报告,指导用户遵循最佳实践、合规要求,并提供企业级可执行的整改建议。
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wandb实验日志记录
wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务,提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验,确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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W&B实验追踪管理
weights-and-biases
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
303
W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间,帮团队统一管理实验、工件与版本线索。
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