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Clari预测数据导出流程

clari-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
95
这是一个自动化工作流，用于将Clari CRM中的关键销售数据（包括预测、配额、调整和CRM总额）导出到指定的数据仓库。它支持连接Snowflake、BigQuery等多种数据源，确保实时的收入情报数据可用于深入分析和业务报告。
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ClickHouse数据模型设计

clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。
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ClickUp核心工作流管理API

clickup-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
442
本工具提供完整的ClickUp API v2接口，用于程序化管理整个工作区的组织结构。用户可以创建、读取、更新和删除空间、文件夹、列表、视图和标签等核心元素，非常适合自动化项目搭建、工作流组织和大型项目的结构化管理。
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代码编写与开发自动化

coding-agent
nexu-io/nexu
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本指南介绍了如何使用先进的编程代理（如Codex或Claude Code）通过结构化的bash工作流执行复杂的开发任务。内容涵盖了新功能构建、代码重构和PR审查等场景。重点强调了工作流的最佳实践，包括使用伪终端（PTY）和限定工作目录（workdir），以确保代码生成过程的稳定性和上下文的准确性。
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Cohere RAG流程构建

cohere-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG（检索增强生成）流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息，到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。
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Cohere工具调用与多步智能体构建

cohere-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南展示如何利用Cohere的聊天API构建复杂的、多步骤的AI智能体。它涵盖了定义外部工具（如天气查询、数据库搜索）的方法，并实现了完整的工具调用循环：模型决定调用 -> 执行工具 -> 将结果反馈给模型 -> 获得最终答案。适用于构建自主、可执行的业务流程。
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Cohere本地开发环境搭建

cohere-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本指南旨在帮助开发者搭建一套高效、可复现的本地开发工作流，用于集成Cohere API v2。它集成了Mocking、Vitest单元测试和热重载（Hot Reload）功能，确保开发过程快速迭代，无需每次都依赖外部网络，尤其适用于构建基于Cohere的AI应用。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

coreweave-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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CoreWeave多环境部署配置

coreweave-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
本技能旨在指导用户在CoreWeave云平台上配置和管理多环境（开发、预发布、生产）的GPU基础设施。它通过隔离Kubernetes命名空间，为每个环境设置独立的GPU配额、扩缩容策略和访问控制，确保AI/ML工作负载的资源安全与稳定性，支持从开发到生产的完整推广流程。
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CoreWeave GPU工作负载模式

coreweave-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。
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结构化深度问题分析

deep-discuss
zhu1090093659/spec_driven_develop
461
这是一个引导用户进行结构化、多阶段深度讨论的流程。它不会急于给出答案，而是通过分阶段的提问和分析（包括问题审查、根因挖掘、方案自检等），确保讨论的深度和信息的完整性。适用于复杂的故障排查、技术难题探讨或需要严谨思考过程的决策制定。
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