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DeepSpeed 分布式训练指南

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指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。

简化的分布式训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。

企业级大模型强化学习训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。

PyTorch FSDP2 训练流程

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指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。

Semgrep 安全规则编写指南

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这是一个用于创建和完善自定义 Semgrep 规则的专业指南。它详细介绍了如何编写高质量、高精度的静态分析规则，用于检测代码中的安全漏洞、潜在的程序缺陷，并确保代码符合最佳工程实践。核心方法包括“测试优先”和使用污点分析（Taint Mode）。

EVM代币精度安全管理

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affaan-m/everything-claude-code

本工具用于解决EVM生态系统中的小数点不一致性问题，防止残高或USD值因精度计算错误而产生“静默”的数位差异。核心功能包括运行时查询代币精度、跨链缓存机制、处理跨链桥接代币的精度漂移，确保在构建机器人、仪表盘和DeFi工具时，数据的准确性和一致性。

结构化计划执行代理

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github/awesome-copilot

这是一个高级执行代理，用于确保项目或任务的实施过程高度结构化和精确。它严格遵循提供的实施计划，只进行指定的修改，并在每一步完成后更新计划文档，直到完成所有步骤和测试。适用于需要高精度、流程化执行的软件开发或项目管理场景。

查询结果量扩展优化

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github/awesome-copilot

当查询需要从多个分片（shards）获取大量结果时，该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制，而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值，然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量，从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性，同时确保了结果的高精度。

语音转文字API核心工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本核心工作流旨在指导开发者集成Wispr Flow的语音转文字API。它支持低延迟的WebSocket流式传输和标准的REST API调用。适用于构建语音驱动应用、实时转写工具或需要高精度转录代码、命令行和技术术语的场景。

Wispr Flow语音转文字API集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是Wispr Flow语音转文字API的集成文档，为开发人员提供构建语音驱动应用的技术指导。内容涵盖通过WebSocket或REST API实现语音流传输、实时听写，以及处理代码和开发术语的上下文识别，适用于构建高精度语音输入功能。

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