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思考伙伴：策略探索与决策支持

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个结构化的思考伙伴模式，旨在帮助用户解决模糊、复杂或开放式的难题。它不会直接提供答案，而是扮演启发者的角色：通过提问、挑战假设、提供多方视角（如利益相关者视角）和进行流程重构，引导用户系统性地梳理思路。特别适用于产品经理和业务决策者，用于探索缺乏明确解决方案的战略问题。
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规划分解：生成可操作的GitHub任务

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mattpocock/skills
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本技能用于将宏大的产品计划、规格或PRD分解为一系列可独立执行、可追溯的GitHub任务（Issues）。它采用“垂直切片”（Tracer Bullet）方法，确保每个任务都能贯穿系统的所有层级（如UI、API、数据库），实现从需求到可落地的工单任务的结构化流程，生成清晰、可管理的开发任务列表。
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上下文到产品需求文档生成器

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mattpocock/skills
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本技能能够将当前的对话上下文和代码库理解，自动提炼并生成一份完整的《产品需求文档》（PRD）。它帮助用户系统化地梳理问题、定义用户故事、记录实现决策和测试计划，最终将结果提交为GitHub Issue，实现从讨论到开发规范的流程转化。
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Together AI API 错误处理指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中，它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。
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使用Together AI微调大语言模型

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这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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大型语言模型微调与部署工作流

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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Together AI成本调优指南

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本指南提供一套全面的成本优化方案，用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理（inference）、微调（fine-tuning）和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术，从而在保证性能的同时，最小化AI运行成本。
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Together AI大模型开发调试包

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本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节，包括模型推理、精调和部署，支持主流开源模型。同时，它详细列出了常见的API错误代码及解决方案，帮助开发者高效解决问题，顺利完成AI项目开发。
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Together AI模型部署集成服务

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本技能提供了一套生产级容器化集成服务，用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API，实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制，确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。
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使用Together AI进行模型推理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI SDK安装与API配置

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本指南详细介绍了Together AI SDK的安装和认证流程。它涵盖了使用Python和Node.js两种环境进行SDK的安装，配置必要的API密钥，并验证与OpenAI兼容API的连接。适用于需要进行开源模型推理和精调的开发者。
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本地AI API开发循环

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这是一个为 Together AI 设计的本地开发环境，用于模拟其兼容 OpenAI 格式的 API 调用。它提供了聊天补全、嵌入和模型列表等核心功能的Mock服务，让开发者可以在不消耗真实 API 额度的情况下，快速构建和迭代 AI 应用，实现高效的本地开发流程。
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