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搜索 ML部署 ，共找到 108 条记录
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Fireflies CI/CD 集成测试配置

fireflies-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南用于配置Fireflies.ai集成的完整CI/CD流水线。它指导用户如何设置自动化测试，涵盖了GraphQL查询的验证、基于Mock的单元测试（使用Vitest）以及与真实API的集成测试。通过与GitHub Actions的集成，确保代码更改在部署前能够在稳定的自动化环境中得到全面验证，是维护API稳定性和健壮性的关键步骤。
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Flask 机器学习API生成器

flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署，提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成，并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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GitHub Actions CI/CD工作流模板

github-actions-templates
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
本技能包提供了一系列生产级的GitHub Actions工作流模板，用于自动化整个软件开发生命周期（SDLC）。它涵盖了持续集成（CI）、构建Docker镜像、部署到Kubernetes集群、执行安全扫描和多版本矩阵测试等功能，帮助用户实现高效可靠的自动化部署流水线。
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GPU资源优化器

gpu-resource-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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梯度裁剪助手

gradient-clipping-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持，指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置，并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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指南软件多环境配置管理

guidewire-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
52
该技能用于配置和管理Guidewire平台在不同环境（开发、预演、生产）的部署设置。它自动化配置推广，处理环境特定的OAuth凭证和集成网关，确保数据隔离，从而优化复杂的持续集成/持续部署流程，适用于企业级保险系统。
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推理延迟分析器

inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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Istio流量管理指南

istio-traffic-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
本指南提供了关于使用Istio在服务网格中进行高级流量管理和路由的全面指导。内容涵盖了金丝雀发布、蓝绿部署、熔断器设置、重试机制配置以及故障注入测试等关键技术。提供VirtualService、DestinationRule和Gateway等资源的YAML模板，帮助用户实现高可用、高可靠的生产级服务部署。
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Lindy AI集成部署指南

lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划，适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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线性部署状态自动化追踪

linear-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本技能旨在将持续集成/持续部署（CI/CD）流程与Linear项目管理工具集成。它能自动捕获部署URL，并在相应的Linear问题中添加详细的部署记录。此外，它还根据部署环境（如预发布或生产）自动管理问题状态的流转，确保代码提交、部署状态和项目任务之间实现无缝同步和追踪。
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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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云平台生产环境部署集成

maintainx-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本技能指导用户如何将复杂的集成应用安全可靠地部署到生产云环境（如Google Cloud Run和Kubernetes）。内容涵盖最佳实践，包括编写多阶段Dockerfile、实现健康检查和就绪性检查端点，并使用云工具进行自动化和安全的部署，确保系统的高可用性。
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