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Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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跨平台移动应用架构师

mobile-developer
sickn33/antigravity-awesome-skills
161
该技能涵盖了跨平台的移动应用开发全流程，精通React Native、Flutter及原生iOS/Android开发。核心能力包括掌握现代架构模式、性能优化、离线优先数据同步（如GraphQL），以及DevOps流程自动化和应用商店优化（ASO）。适用于构建高度稳定、高性能、可扩展的跨平台企业级应用。
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移动游戏开发原理

mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理（电量和散热）、适应不同屏幕尺寸的UI设计，以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。
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OpenAPI驱动的API模拟服务器生成

mocking-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
该工具能够根据OpenAPI规范自动生成功能强大的模拟API服务器。支持状态化的CRUD操作、Faker驱动的动态数据生成、配置的延迟模拟和请求记录，非常适合前端并行开发和隔离的集成测试，确保开发过程中的API数据真实性和可靠性。
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模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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Mergekit 模型融合实战

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
475
通过 Mergekit 在无需重训的前提下融合多个微调模型，交叉叠加数学、编程与对话能力，涵盖 SLERP、TIES、DARE、任务算术与线性融合，助力快速打造高性能多技能模型并部署。
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模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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模型版本管理助手

model-versioning-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
434
提供模型版本管理的自动化指导，涵盖模型服务、监控和生产优化，响应用户关于模型版本管理器的请求。
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现代JavaScript模式精通

modern-javascript-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本指南是一份全面的技术手册，专注于现代JavaScript（ES6+）的高级模式和最佳实践。它涵盖了函数式编程、性能优化和异步操作管理（如Promises/async-await），帮助开发者重构遗留代码，构建高性能、高可维护性的现代Web应用。
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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
497
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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