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简化的分布式训练

huggingface-accelerate
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
237
HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。
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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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IAM策略审核助手

iam-policy-reviewer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
140
在 Security Advanced 领域自动执行 IAM 策略审核流程，提供指导、合规配置和校验，帮助安全团队高效应对合规与威胁建模需求。
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AWS IAM角色生成器

iam-role-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
110
自动生成 AWS IAM 角色，依据最佳实践提供逐步指导，输出适用于计算、存储、网络和无服务器场景的可生产部署代码与配置，并完成标准校验。
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身份校验自动化指南

identitycheck-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
201
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Identitycheck 工具，实现身份校验流程自动化，涵盖连接配置、工具搜索、执行操作及模式校验，确保每次调用都匹配最新工具定义。
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优化 Ideogram API 成本

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
本技能提供了一套完整的 Ideogram API 成本优化方案。它指导用户通过模型分级选择、批量调用、缓存提示词和设置预算监控，极大地降低图像生成成本。适用于需要进行大规模、高频率 AI 图像创作的开发者。
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Ideogram 图像生成入门指南

ideogram-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本指南提供了使用Ideogram API生成AI图像的完整入门示例。它提供了cURL、TypeScript和Python等多种语言的实战代码，涵盖了从基础调用到高级参数设置（如风格、比例）的全部流程。非常适合开发者进行API集成测试和快速上手。
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IDOR漏洞测试指南

idor-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能总结识别与利用IDOR漏洞的系统流程，通过参数/方法操控、枚举及Burp Suite手法，帮助授权安全测试者梳理发现、提取证据并提出加固建议，适用于跨用户访问验证等场景。
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AI图像生成技能

imagen
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
该技能利用Google Gemini强大的图像生成模型，能够创建高质量、上下文相关的视觉内容。它在开发中用途广泛，特别适用于前端开发中的占位符图片、技术文档的流程图和插图，以及任何需要可视化概念、架构图或UI资产的场景。
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真实用户监控实施

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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引导开发者选型RUM平台、确定核心指标（Core Web Vitals、页面加载时长等）并实施JavaScript埋点，以便收集和分析真实用户体验数据，实现性能优化。
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自动化事件响应工作流

incident-response-incident-response
sickn33/antigravity-awesome-skills
477
本技能提供了一个基于现代SRE（站点可靠性工程）的最佳实践的完整事件响应工作流。它指导用户完成从事件的初始检测、分级（P0-P3），到通过可观测性分析、深度调试、安全评估进行根因分析（RCA），最终实现系统恢复和总结复盘的全过程。适用于处理所有关键的系统故障、性能下降或安全事件。
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AI驱动的智能故障排除流程

incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具（如分布式追踪、Git bisect）结合，形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug，显著降低平均恢复时间（MTTR），提升系统整体的韧性和稳定性。
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