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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
296
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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Transformers.js JavaScript 机器学习

transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
337
在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。
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结构化技术变更追踪器

technical-change-tracker
sickn33/antigravity-awesome-skills
308
该技能提供了一个强大的系统，用于使用结构化JSON记录追踪所有代码修改，并强制执行状态机流程（如计划 -> 部署）。它对于AI编程工作流至关重要，确保即使会话过期或中断，新的会话也能接收完整的上下文、进度和阻碍点，从而无缝恢复工作。非常适用于复杂的、多阶段的开发项目和新代码库的上手。
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Render云平台自动化部署管理

render-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
该工具通过Rube MCP提供全面的Render云平台自动化管理能力。用户可以使用它来列出、筛选和浏览不同的服务（包括Web服务、静态站点等），手动触发服务部署，并持续监控部署状态。它极大地简化了CI/CD流程、项目管理，确保了服务更新过程的自动化和可靠性，无需人工干预。
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Salesforce Flow设计与最佳实践

salesforce-flow-design
github/awesome-copilot
214
本技能提供了一份全面的指南，用于设计、审查和部署Salesforce Flow。内容涵盖了流程类型的选择（如屏幕流、保存后流）、确保批量操作安全（避免循环内的数据库操作）、建立稳健的故障处理路径，以及执行自动化密度检查，旨在帮助用户构建健壮、可扩展的自动化业务流程。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
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本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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生成前端集成YAML配置

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kubesphere/kubesphere
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本工具用于将简化的单菜单作者模型，自动生成符合规范的FrontendIntegration YAML。它能将初步配置转换为完整的、可提交的集成YAML结构，适用于快速创建包含菜单和页面的前端集成部署配置。
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Modal 云端GPU平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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CoreWeave GPU集群故障排查

coreweave-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在为用户提供一套完整的CoreWeave基础设施故障排除流程。它专门用于诊断和修复在使用Kubernetes部署AI/ML工作负载时遇到的核心问题，包括GPU资源调度、Pod状态异常、CUDA内存不足以及网络通信超时等。
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CoreWeave本地开发部署流程

coreweave-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
455
本指南旨在为CoreWeave GPU部署提供完整的本地开发工作流。它涵盖了从本地构建Docker容器、使用kubectl进行YAML清单的预验证（dry-run），到最终部署AI推理服务所需的完整流程和最佳实践。
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