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Azure AI Foundry 开发套件

azure-ai-projects-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

Azure AI Projects 的 Python SDK，可在 Microsoft Foundry 中管理 Agent、连接、部署、数据集、索引与评估，并支持与 OpenAI 兼容客户端交互。

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sickn33/antigravity-awesome-skills

Azure AI Projects 的 Python SDK，可在 Microsoft Foundry 中管理 Agent、连接、部署、数据集、索引与评估，并支持与 OpenAI 兼容客户端交互。

半二次量化方案

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。

OpenRLHF训练套件

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。

LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。

Remove Bg 自动化指南

remove-bg-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP 驱动 Composio Remove Bg 工具的自动化流程指导，包含工具发现、连接检查、模式兼容和执行步骤，确保稳定完成去背景任务。

零样本图像分割模型

segment-anything-model

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Meta AI 的 Segment Anything Model 提供零样本图像分割，支持点、框或掩码提示与自动多目标掩码生成，便于构建标注工具、产出训练数据并在不同领域（比如医疗和卫星影像）部署，兼容多种 ViT 尺寸和 ONNX。

自动评审循环

auto-review-loop-llm

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

使用任意兼容OpenAI的LLM自动化执行研究评审、修复和再评审流程，持续记录状态与审查日志，直到外部评审通过或达到最大轮数。

Hugging Face 本地评估

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

在本地运行 Hugging Face Hub 模型的 inspect-ai 或 lighteval 评估，指导后端选型、GPU 烟雾测试与兼容性回退，完成后再交接远程执行。

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