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OpenAI 自动化工具

openai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。

OpenEvidence 企业角色权限

openevidence-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导在 OpenEvidence 企业版中搭建临床 AI 应用的 SSO、基于角色的访问控制与组织管理，涵盖角色定义、SAML/OIDC 集成、权限中间件、组织多租户配置以及安全会话策略。

通宵开发自动化

overnight-development

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 Git 钩子与 TDD 流程实现通宵自动开发，Claude 可在夜间自动编写新功能、重构或修复缺陷，并确保所有测试通过后才能提交。

PostHog SDK 使用规范

posthog-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 TypeScript 与 Python 的 PostHog SDK 初始化、错误保护、重试与验证等实战模式，帮助团队统一和稳健地接入 PostHog。

Python测试全攻略

affaan-m/everything-claude-code

提供面向pytest的Python测试策略，包含TDD流程、fixture参数化、覆盖率要求与测试基础设施搭建，帮助构建可复现的测试套件。

Python 测试模式

python-testing-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

在 Python 中通过 pytest、fixture、mock、参数化、TDD、异步测试及 CI 测试流程，打造可靠的单元、集成与属性测试体系，适合构建稳定的测试套件。

PyTorch FSDP2 训练实战

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

在训练脚本中集成 PyTorch FSDP2，从 torchrun 初始化、底层分片到混合精度、CPU offload 和分布式 checkpoint，适合单卡不足时的 DTensor 分片训练。

PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。

RAG 系统架构师指南

Jeffallan/claude-skills

面向架构师，介绍构建生产级 RAG 系统的全流程：文档切块、嵌入生成、向量库配置、融合搜索、结果再排序与检索质量评估，适用于知识驱动的语义搜索和文档检索场景。

文档检索架构师

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建设备化检索流程，通过语义分块、嵌入调优与混合搜索，保障 LLM 接收高质量上下文，实现准确生成。

Rag Implementation

rag-implementation

sickn33/antigravity-awesome-skills

RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementation workflow covering embedding selection, vector database setup, chunking strategies, and retrieval optimization.

限流中间件指南

rate-limit-middleware

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助后端工程师在 Node.js、Python、Go 及微服务架构中设计、实现并验证限流中间件的最佳实践流程。

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