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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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MaintainX企业级集成架构
maintainx-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
67
本指南提供了一系列生产级的架构模式,用于将MaintainX系统与大型企业级系统(如ERP、SCADA、数据仓库)进行集成。内容涵盖了基于事件流的实时同步、双向数据同步网关的构建,以及构建可扩展的数据分析管道,帮助用户设计出高可靠性的企业级解决方案。
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MaintainX API 集成最佳实践
maintainx-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
本文档提供了构建稳健的 MaintainX API 集成的生产级最佳实践。内容涵盖使用 TypeScript 创建类型安全的客户端、实现基于光标的稳定分页机制、使用指数退避算法处理 API 限流,以及高效的批量操作。适用于需要构建可扩展、高可靠性API封装的开发者。
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API版本升级与迁移工具
maintainx-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本技能提供了一个完整的框架,用于帮助开发者安全、系统地完成MaintainX API的跨版本升级。它涵盖了API版本兼容层设计、代码审计、处理重大变更和弃用功能等最佳实践,确保在进行API升级时,代码能够平稳过渡,避免业务中断。
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企业级大模型强化学习训练
miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
211
为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导,覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程,保障稳定性与最大吞吐量。
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Minecraft插件高级开发专家
minecraft-bukkit-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
这是一份专业的Minecraft服务器插件开发指南,专注于使用Bukkit、Spigot和Paper API构建高性能、健壮的插件。内容深度覆盖事件驱动架构、NMS底层机制、性能优化、系统设计模式(SOLID)以及与外部系统的集成,适用于构建生产级的复杂游戏功能。
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Mistral AI核心工作流:高级聊天完成
mistral-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本工作流指南全面介绍了 Mistral AI 的全套生产级聊天完成模式。涵盖了多轮对话管理、实时流式传输、使用 JSON Schema 进行结构化输出,以及强大的内容保护(Guardrails)和审核功能。适用于构建专业级、高可靠性的对话式AI应用和聊天界面。
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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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Mistral AI SDK升级与迁移指南
mistral-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能为开发者提供了全面的Mistral AI SDK大版本升级指南。它能够自动检测版本升级中的破坏性更改(如 CommonJS 到 ESM 的转变),并提供详细的迁移步骤和自动化代码转换脚本。使用此技能时,可确保将旧代码平稳、可靠地迁移到最新的API结构,避免集成错误。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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生产级机器学习管道与MLOps
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪(如MLflow)、模型注册和自动化部署,确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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