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DynamoDB 表设计器
dynamodb-table-designer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
在 AWS 环境中提供 DynamoDB 表设计的自动化指导,结合最佳实践、生产配置模板与校验,覆盖计算、存储、网络与无服务器场景。
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早停回调助手
early-stopping-callback
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
面向机器学习训练流程,提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验,适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。
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EKS 集群配置助手
eks-cluster-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
为 AWS EKS 集群配置提供自动化引导,覆盖计算、存储、网络与无服务器场景,输出符合行业标准的配置与代码。
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Evernote集成生产环境部署
evernote-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供一套完整的Evernote集成生产环境部署方案。涵盖了从Docker多阶段构建到AWS Lambda、Google Cloud Run和Kubernetes等主流云平台的部署流程。详细指导用户如何实现安全的密钥管理、健康检查以及CI/CD流程,确保应用在生产环境的稳定和可靠运行。
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Evernote API入门与实践指南
evernote-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
111
本指南提供了一个Evernote Cloud API的初级上手示例。它详细指导用户如何使用JavaScript代码,完成笔记的创建、检索,并掌握了Evernote特有的ENML格式要求。适用于需要快速测试或学习Evernote API基础操作的开发者。
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网络研究、内容提取与AI问答
exa-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
这是一个高级工作流,用于深度网络研究和知识提取。它具备三大核心能力:一是通过URL发现语义相似的页面;二是非搜索式地获取已知URL的详细内容、高亮和摘要;三是利用AI技术根据网络信息生成带有来源引用的答案。适用于学术研究、市场调研和内容自动化处理。
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Exa搜索API:完整实战示例
exa-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本指南提供了使用 Exa SDK 的全套代码示例,涵盖了从基础元数据搜索到深度内容提取、相似页面查找和内容获取的所有核心功能。适用于开发者进行 Exa API 集成或学习高级检索增强生成(RAG)的完整工作流。
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Exa搜索API最佳实践指南
exa-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本指南详细介绍了使用Exa神经搜索API时常见的陷阱和最佳实践。内容涵盖了查询类型选择(关键词与语义)、获取完整内容的方法、日期过滤的限制、以及客户端的资源管理等关键点。适用于代码审查、新员工入职或审计现有Exa集成,确保代码的稳定性和高性能。
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实现健壮的搜索容错模式
exa-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
本技能提供了一系列生产级的容错设计模式,用于构建高可用和健壮的搜索服务集成。涵盖了查询回退链(Fallback Chains)、熔断器(Circuit Breaker)、指数退避重试以及优雅降级等技术。适用于设计对可用性要求极高的搜索功能,确保系统在面对外部服务失败、限流或性能波动时,仍能提供最佳的用户体验。
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Excel 预算差异分析
excel-variance-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
自动化 Excel 预算与实际差异分析,生成带标记的概览、详实解读与高层摘要,帮助财务与 FP&A 团队在月度或季度报告中迅速锁定重要偏差并推动对策。
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文件上传与云存储安全指南
file-uploads
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
本指南提供专业的安全文件上传和云存储处理规范。涵盖了S3、R2等主流云存储的最佳实践,包括使用预签名URL、流式处理大文件和图片优化。重点强调了关键安全措施,如通过魔数校验文件类型、设置上传大小限制,以及防止路径穿越等高级安全防护。
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TRL RLHF 训练管线
fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
487
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程,对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整,使其符合偏好与人类反馈。
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