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DeepSpeed 分布式训练助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 DeepSpeed 分布式训练指导，包括 ZeRO、流水线并行、混合精度、DeepNVMe I/O 等实战细节，适合实现、调试和部署大模型时查阅。

TorchTitan 分布式大模型预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TorchTitan 提供 PyTorch 原生的 4D 并行分布式大语言模型预训练能力，涵盖 FSDP2/TP/PP/CP、Float8、torch.compile 与分布式检查点，可在 8 到 512+ GPUs 上训练 Llama 3.1、DeepSeek V3 等模型。

GGUF 量化指南

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 GGUF 格式与 llama.cpp 量化流程，涵盖模型转换、imatrix 校准、量化和推理命令，帮助在 CPU/Apple Silicon 等消费级设备上部署大模型，无需 GPU。

Groq 部署指南

groq-deploy-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

面向 Vercel、Fly.io 和 Cloud Run 等平台部署 Groq 应用，涵盖秘钥配置、流式响应、健康检查等保障超低延迟大模型推理的生产流程。

LangChain 限流策略

langchain-rate-limits

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

汇总 LangChain 应用应对 API 配额的最佳实践，包括内置重试配置、tenacity 指数退避、同步/异步限流器以及批处理并发控制，帮助在生产环境中稳定调用大模型。

MCP服务器开发指南

ComposioHQ/awesome-claude-skills

本指南指导如何开发高质量MCP服务器，使大模型通过精心设计的工具访问外部服务，涵盖调研、API学习、规划与 Python/TypeScript 实现等关键流程。

正则与大模型结构化解析

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

一个以正则优先的结构化文本解析框架，在可重复模式下先用正则提取，再以置信度评分找到边缘问题并交给 LLM 验证，兼顾成本与准确率。

外部大模型代码复审

trailofbits/skills

调用 OpenAI Codex 或 Google Gemini 的命令行工具，自动审查未提交修改、分支差异或指定提交，快速产出独立的第二视角问题清单以辅助发布或 PR 准备。

EarLLM 安卓构建与维护

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建与维护 EarLLM One Kotlin/Compose 安卓应用，通过蓝牙耳机采集语音，转译发给大模型并返回 TTS，兼顾 SCO/BLE 音频路径、权限与设备兼容，以及状态流驱动的 UI/服务整合。

自主评审循环

auto-review-loop

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动化执行多轮研究审查流程：调用高级模型评审、保留原始反馈、记录并实施修复、持久化状态，直到获得满意评审或达到最大轮次。

规则拆解与提炼流程

affaan-m/everything-claude-code

扫描已装技能，整理共通原则，结合确定性采集与大模型判断为规则内容追加、修订或新建，以保持跨技能一致的规范。

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