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Torchserve 配置生成器

torchserve-config-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
自动生成 TorchServe 部署配置，提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导，帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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Rube Tpscheck 自动化流程

tpscheck-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
76
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Tpscheck 工具的发现、连接验证与执行，强调先搜索工具、保持会话、遵循动态 schema 与内存字段要求。
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开发任务流管理指南

track-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
369
本技能提供关于Conductor任务流（tracks）的完整生命周期管理指南。任务流是组织功能、缺陷和重构等工作单元的逻辑载体。它指导用户进行任务的创建、规范撰写、规划制定和状态管理，确保开发过程具备高度的结构化和可追溯性。
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加密衍生品市场追踪分析

tracking-crypto-derivatives
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
177
本工具提供全面的加密衍生品市场追踪与分析能力。它可以聚合来自各大中心化和去中心化交易所的关键指标，包括资金费率、持仓量、清算级别和期权流动，帮助用户识别套利机会、判断市场情绪、预测趋势强度，并对永续合约和期货合同进行深度风险分析。
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回归测试追踪

tracking-regression-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
帮助 Claude 追踪并执行回归测试，自动化运行关键案例并分析结果，定位失败与不稳定项，确保新变更前的代码稳定性。
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资源使用追踪

tracking-resource-usage
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
通过 resource-usage-tracker 监控 CPU、内存、磁盘/网络 I/O、数据库连接与线程，定位瓶颈、调整资源配比并降低成本。
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训练测试集切分器

train-test-splitter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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机器学习模型训练

training-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
259
这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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界面趋势研究

trend-researcher
davepoon/buildwithclaude
140
在设计前通过 Dribbble 及设计社区调研当前的界面视觉、配色、排版和布局趋势，形成结构化报告用于指导美学方向和规避过时样式。
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Trigger.dev 后台自动化

trigger-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
412
基于 Trigger.dev 提供后台任务、AI 工作流、定时和批量异步执行能力，采用 TypeScript 优先的 SDK、可靠重试和内置集成，并通过本地 CLI 保持与生产一致的开发体验。
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Triggercmd 与 Rube 自动化

triggercmd-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
477
通过 Rube MCP 与 Composio 的集成，自动化 Triggercmd 操作；包含前提条件、工具发现、连接验证、执行调用与架构遵循的注意事项，确保流程稳定。
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