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Lindy AI代理安全最佳实践

lindy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
503
本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围（Scoping）和数据处理规范。通过掌握这些知识，用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险，确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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PerplexityAI 自动化工具

perplexityai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
500
介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai，从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema，到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作，并强调连接检查与会话复用。
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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
499
基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。
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向量数据库运维

vector-database-ops
sickn33/agentic-awesome-skills
499
部署、配置并优化 Qdrant、Weaviate、pgvector、Pinecone 等生产级向量数据库，用于 RAG、语义搜索与推荐系统，涵盖集合设计、HNSW 索引、量化压缩与多租户过滤。
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机器学习流水线编排

ml-pipeline-workflow
sickn33/agentic-awesome-skills
499
提供端到端机器学习流水线编排指南，涵盖数据准备、模型训练、验证、部署与监控，支持 Airflow、Dagster、Kubeflow 等 DAG 编排工具，帮助构建可复现的生产级 MLOps 工作流。
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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
499
以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。
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分布式训练配置

distributed-training-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
497
提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。
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推荐系统论文写作指南

recsys-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本指南为推荐系统（RecSys）领域学术论文的结构化和内容优化提供专业指导。它指导作者如何重写第一页、设计严谨的评估协议（如时间分割、等预算基线），并避免夸大结论，确保论文符合顶级AI会议的标准。
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AI研究可复现性最佳实践

ijcai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
这是一份关于提升AI研究可复现性的最佳实践指南。文章详细介绍了在顶级AI会议上，如何为不同的贡献类型（如算法、理论、多智能体系统和数据集）提供足够详实的证据链。它指导研究者收集如伪代码、随机数种子、完整证明和公开数据集等关键信息，从而将研究的可靠性等级提升至“令人信服”的水平。
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Anthropic SDK安装与身份验证指南

anth-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
本指南提供了关于Anthropic SDK的全面安装和配置流程，支持Python和TypeScript。它详细介绍了如何设置环境API密钥，安全管理认证凭证，并验证与Claude Messages API的连接，是进行任何Claude API集成的必备知识。
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大语言模型评估严谨指南

colm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
496
本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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口述思维到结构化摘要的审核

thinking-out-loud
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
496
该技能用于处理非结构化的、漫无目的的口述输入（如语音记录或头脑风暴），将其转化为结构化的“回声”审计报告。它会捕获用户的核心目标、已确定的决策、开放问题，并隔离模型所有的推测，确保用户审核的是模型真正的理解，而非表面疑问。适用于在开始构建任何东西前，精炼模糊的想法。
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