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PCI DSS 合规验证

validating-pci-dss-compliance
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过 pci-dss-validator 自动检查代码与基础设施配置，识别 PCI DSS 违规并输出修复建议，帮助开发、安全与合规团队在部署前或定期审计时保持安全态势。
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性能预算验证工具

validating-performance-budgets
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自动对页面加载、包体积、接口响应等指标与既定性能预算进行对比，及时发现回归并阻止性能下降，特别适合持续集成/部署流程。
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Vertex AI生产就绪度验证器

validator-expert
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该技能旨在对Vertex AI Agent Engine的部署进行全面的生产就绪度验证。它执行跨越安全、监控、性能、合规和最佳实践五个维度的加权审计，生成0-100%的综合评分。输出结果包含每一项检查的详细通过/失败报告，并提供按优先级排序的可操作的优化建议，确保部署质量达到生产级标准。
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漏洞变体追踪

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trailofbits/skills
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在确认初始漏洞后，基于模式逐步泛化并排查整站点的类似安全问题，辅以 ripgrep/Semgrep/CodeQL 等工具，系统记录位置、置信度与可利用性，助力漏洞审计与优先级排序。
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Vast.ai分布式训练与成本管理

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这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理

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本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例（例如使用PyTorch镜像）、通过SSH连接、运行深度学习工作负载，以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。
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Vast.ai GPU监控与成本追踪

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本技能提供Vast.ai GPU实例的全面监控方案，可采集GPU利用率、实例运行状态、温度和成本累积等关键指标。适用于搭建监控仪表板、配置告警机制（如GPU空闲、过热、预算超支）以及自动化云资源使用跟踪，确保资源健康和成本可控。
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AI深度学习GPU性能优化

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这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。
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Vast.ai GPU生产级部署检查表

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这份清单旨在指导用户在Vast.ai上部署大规模、生产级的GPU工作负载。它系统性地覆盖了从账户认证、实例选型、数据加密、检查点管理、到处理竞价实例中断、成本控制及性能监控等所有关键步骤，确保深度学习任务的稳定可靠运行。
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Vast.ai GPU计算工作流架构

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本指南提供了在Vast.ai上运行复杂GPU计算工作流的生产级参考架构。它详细介绍了三层架构模式（编排器、GPU工作节点、存储），指导用户设计故障容错的ML/AI训练管线、作业队列和持久化检查点管理，确保系统的高可靠性与可扩展性。
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GPU事件驱动工作流构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在构建基于事件驱动的GPU资源管理工作流，用于Vast.ai平台。由于平台缺乏原生Webhook，本方案利用Python进行定时轮询，持续监控GPU实例的状态变化（如加载、运行、退出）。这支持实现复杂的自动化任务，包括在抢占式预留时自动恢复、处理实例生命周期事件以及进行成本跟踪。
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Vault 密钥集成

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自动响应“Vault Secrets Integrator”请求，为 DevOps 高级场景提供 Kubernetes、Terraform、CI/CD、监控与基础设施即代码的实践指导，生成符合标准的配置与代码。
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