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OpenClaw 安装指导
openclaw-setup
iOfficeAI/AionUi
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指导安装、部署、配置和使用 OpenClaw 个人 AI 助手,包括运行诊断、配置 Gateway 和渠道、创建 Agent、设置自动化任务以及故障排查的常用命令与流程。
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ESM 蛋白质建模工具集
esm
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型,支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入,可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。
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Modal 云端GPU平台
modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境,按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等,方便部署模型、推理服务和批处理作业,不用写 Dockerfile。
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医疗健康人工智能工具
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具,支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型,方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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预训练Transformer模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务,并提供模型微调和部署的完整流程,适用于构建专业级的AI应用。
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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程,用于提高所有大型语言模型(LLM)的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式,将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理,有效降低模型幻觉风险,同时优化Token消耗,确保输出结果始终高质量、高一致性。
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AWS Bedrock智能体核心管理
aws-agentic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家,用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择(如运行时、记忆、身份验证等)到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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Hugging Face云端大型语言模型训练
hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施,进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL(SFT, DPO等)或Unsloth等前沿方法,无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务,并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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OpenVLA-OFT机器人调优
fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
197
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程,涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件,连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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实验桥接工作流
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
480
该技能衔接实验计划与实际执行:读取实验计划,实现训练与评估代码,执行跨模型代码审查,自动部署到GPU环境并收集初始实验结果,为后续自动审阅流程准备好数据。
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