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Azure Fabric 容量管理.NET SDK

azure-mgmt-fabric-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
351
该SDK是用于通过Azure资源管理器（ARM）管理和编配Microsoft Fabric计算能力（Capacity）的管理平面工具。它支持执行创建、更新（包括缩放）、挂起、恢复和删除整个Fabric容量等生命周期核心操作，是进行基础设施级资源管理的关键组件。
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Azure Fabric 容量管理 SDK

azure-mgmt-fabric-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
194
本SDK是用于通过Python编程方式管理Azure上的Microsoft Fabric容量和资源的工具包。它允许开发者自动化执行容量的创建、读取、更新、删除、挂起和恢复等全生命周期操作，是实现资源自动化部署和成本优化的关键工具。
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Azure Fabric 容量管理 SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills
194
本SDK是用于通过Python编程方式管理Azure上的Microsoft Fabric容量和资源的工具包。它允许开发者自动化执行容量的创建、读取、更新、删除、挂起和恢复等全生命周期操作，是实现资源自动化部署和成本优化的关键工具。
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Azure MongoDB Atlas组织管理SDK

azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
该SDK用于将MongoDB Atlas组织资源作为Azure资源管理器（ARM）资源进行管理。它支持通过Azure Marketplace实现统一计费和组织级别的自动化控制。适用于需要对云环境中Atlas服务进行高层级管理，并使用.NET进行基础设施自动化的开发人员。
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sickn33/antigravity-awesome-skills
383
该SDK用于将MongoDB Atlas组织资源作为Azure资源管理器（ARM）资源进行管理。它支持通过Azure Marketplace实现统一计费和组织级别的自动化控制。适用于需要对云环境中Atlas服务进行高层级管理，并使用.NET进行基础设施自动化的开发人员。
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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理

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346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Playwright云测试框架

azure-microsoft-playwright-testing-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
208
这是一个用于大规模运行Playwright端到端测试的SDK。它利用Azure云环境中的托管浏览器，支持开发者执行可靠、大规模的自动化测试。功能包括集成Azure门户报告、使用Microsoft Entra ID进行安全认证，以及强大的CI/CD流程支持。
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Azure Playwright云测试框架

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208
这是一个用于大规模运行Playwright端到端测试的SDK。它利用Azure云环境中的托管浏览器，支持开发者执行可靠、大规模的自动化测试。功能包括集成Azure门户报告、使用Microsoft Entra ID进行安全认证，以及强大的CI/CD流程支持。
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Azure ML部署助手

azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。
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77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。
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自动化AWS资源成本清理

aws-cost-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能提供了一套全面的脚本和工作流，用于自动识别和移除AWS生态系统中各种服务（如EBS、S3、EC2、EIP等）中未使用的资源。它能自动化清理悬空卷、过时快照和冗余数据，帮助用户消除云资源浪费，显著优化AWS成本并确保基础设施的成本效益。
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