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竞争分析与市场定位

competitor-analyst
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
150
这是一个专业的竞争情报助手，专为产品经理设计。它不只停留在功能对比，而是深入分析整个市场格局，挖掘用户真正的需求（Jobs-to-be-done），发现竞争对手的定位漏洞，并输出可执行的战略建议，帮助你制定差异化、高价值的产品路线图。
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竞争对手分析

competitor-profiling
coreyhaines31/marketingskills
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该技能通过结合实时网站抓取与SEO和市场数据，从竞争对手URL列表生成结构化的竞争对手档案。支持两种数据源栈（Firecrawl/DataForSEO或WebFetch/替代SEO MCP），保存原始数据以供审计，强调事实性、当前性和诚实评估。适用于竞争情报、深度分析和市场格局研究。
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监管合规审计与差距分析

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本技能可对网站或应用程序进行全面的监管合规性审计。它覆盖GDPR、CCPA、ADA、PCI-DSS等七大合规框架，分析网站和代码，生成包含分数和具体差距的报告。报告输出包含优先级的修复路线图，帮助企业了解并解决多司法管辖区的合规风险。
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合同版本比较与偏好性分析

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该工具提供合同版本并排比较功能，能精细识别出合同中所有新增、删除和修改的条款。它不仅能进行标准的文本比对，更重要的是能够进行“偏好性分析”，判断每项修改对哪一方（甲方或乙方）更有利，并识别出IP扩大、责任漂移等关键的隐患模式，是合同谈判阶段不可或缺的法律分析辅助。
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智能合约风险评估系统

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该技能是一个高级的合同评审工具，采用多智能体协同机制，对用户上传的法律合同进行全面、深度的分析。它模拟了法律团队的工作流程，同时从风险、合规性、保护缺失、行文清晰度等多个维度进行评估，最后生成包含安全评分和详细报告的综合报告。适用于非法律专业人士进行合同风险自查。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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 GPU成本优化指南

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本指南提供了一套全面的策略，用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置（Right-sizing），到为开发环境实施从零扩展（Scale-to-Zero），以及利用量化技术（如AWQ）等多个维度，帮助用户在确保高性能的同时，实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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核心AI数据管理与合规

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用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。
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CoreWeave诊断信息收集包

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本工具用于收集CoreWeave集群的全面诊断信息，包括GPU节点状态、Kubernetes Pod日志、集群事件和资源分配情况。它将所有关键的系统诊断数据打包成一个归档文件，极大地简化了提交技术支持工单的流程，便于快速定位容器化环境下的故障根源。
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CoreWeave GPU推理服务部署

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本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制（如A100/H100），到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践，适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。
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CoreWeave企业级RBAC权限管理

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本技能用于配置CoreWeave平台上的企业级RBAC（基于角色访问控制）和命名空间隔离策略。它指导用户如何为多团队的GPU工作负载设置严格的资源配额和权限边界，有效防止资源争抢（noisy-neighbor），实现资源隔离，并满足企业级的安全和合规性要求。
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