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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
162
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
452
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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高级大模型融合技术指南
model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
241
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术,旨在将多个微调模型(如数学、编程、聊天能力)进行高效组合,从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练,即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法,大幅提升模型的性能和应用能力。
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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
170
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
199
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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实时API监控与可观测性
monitoring-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
440
用于构建全面的实时API监控系统。它指导如何收集关键指标(如请求速率、延迟、错误率),配置健康和就绪检查点,搭建Grafana仪表盘,并实现基于服务等级目标(SLO)的告警。适用于需要确保API在生产环境中高可用性和高性能的复杂场景。
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