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Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

AI 搜索优化指南

coreyhaines31/marketingskills

指导团队进行 AI SEO，提升文章在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 概览等助手中的可发现性与引用率，涵盖能见度审查、内容抽取性检测和 AI 爬虫访问策略。

代理上下文压缩策略

context-compression

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。

大模型上下文工程基础

context-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。

上下文优化策略

context-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍通过压缩、掩码、缓存与分区等手段提升有限上下文窗口的有效容量，适用于长会话、生产级代理或文档处理，附带判定优化时机、摘要策略、观察掩码、KV 缓存复用及预算管理等实践方法。

光标上下文优化管理

cursor-context-management

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导 Cursor IDE 用户掌握上下文窗口限制、精准 @ 提及和会话管理，避免上下文溢出，让 AI 更快更准地反馈。

TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

声明式语言模型系统

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。

嵌入模型选择与优化指南

embedding-strategies

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。

GPU资源优化器

gpu-resource-optimizer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。

推理延迟分析器

inference-latency-profiler

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。

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