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Mistral AI 企业级权限与访问管理
mistral-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本指南指导企业用户如何为Mistral AI配置企业级的角色权限控制(RBAC)和工作区管理。内容涵盖创建具有模型限制的API密钥、设置速率限制和支出预算,以及进行密钥审计和自动化轮换。适用于需要严格数据治理、安全性和成本控制的大型企业环境。
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AI集成到Mistral迁移指南
mistral-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南为将现有AI集成系统从OpenAI或Anthropic等服务商迁移到Mistral AI提供了全流程蓝图。内容涵盖了AI触点的评估、详细的模型映射,并指导如何实现供应商无关的适配器模式(Adapter Pattern),最终通过功能开关进行安全、渐进的灰度发布部署。
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Mistral AI API性能调优指南
mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输(Streaming)、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题,实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成,是构建生产级AI系统的必备知识。
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Mistral AI SDK最佳实践
mistral-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
412
本技能集提供了一套生产级别的 Mistral AI SDK 最佳实践模式,支持 TypeScript 和 Python。它涵盖了从单例客户端管理、结构化 JSON 输出到流式传输、异步并发处理和指数退避重试等高级功能。适用于需要构建稳定、可维护的 Mistral AI 集成系统的开发场景。
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Mistral AI 安全最佳实践指南
mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录,帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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Mistral AI异步工作流与事件处理
mistral-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
本技能指南详细介绍了Mistral AI的异步处理模式。内容涵盖了使用Agents API构建状态化的多轮对话工作流、利用Batch API进行成本效益高的批量推理,以及实现事件驱动的流式架构。适用于需要处理复杂、长时间运行或高并发数据的AI系统开发。
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生产级机器学习管道与MLOps
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪(如MLflow)、模型注册和自动化部署,确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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移动游戏开发原理
mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
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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Moodle外部API开发指南
moodle-external-api-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
本指南详细介绍了如何在Moodle学习管理系统(LMS)中创建自定义外部Web服务API。它遵循Moodle的API框架和编码标准,指导开发者实现完整的API功能。内容涵盖了参数定义、业务逻辑执行和数据返回结构,用于将Moodle核心功能安全地暴露给外部应用程序使用。
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多智能体系统架构模式
multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题,通过将任务分解并分配给多个子智能体,实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构,适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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多人游戏网络架构设计
multiplayer
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能提供了一套全面的多人在线游戏开发指南,涵盖了网络架构选择(专用服务器、P2P等)、同步原理(预测、插值、延迟补偿)、带宽优化方法以及服务器权威性等安全机制。适用于需要构建实时、大规模多人在线游戏的开发人员。
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NeMo LLM 评估工具
nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
265
NeMo Evaluator SDK 提供基于容器的企业级评估框架,可在 Docker、Slurm 及云环境中跨 100 多个基准与 18+ 测试流水线执行,保障可复现的 LLM 评估。
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