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极简GPT模型训练与学习系统

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。

文档自动转换为AI技能

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于自动化处理各种非结构化的技术文档源，如网站文档、GitHub代码库和PDF文件。它能将这些原始数据高效地转换为结构化的AI技能知识库，极大地简化了知识沉淀和为AI应用开发准备数据流程。

Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。

训练测试集切分器

train-test-splitter

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。

wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。

治疗数据共享平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

AI形态准备顾问

ai-shaped-readiness-advisor

deanpeters/Product-Manager-Skills

交互式评估工具，判断产品工作是 AI-first 还是 AI-shaped，覆盖 2026 年五项关键产品经理能力，识别成熟度空白，并提出优先培养的 AI 能力建议。

旅行健康分析

travel-health-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析旅行目的地健康风险，提供疫苗与旅行药箱建议，并生成多语言紧急医疗卡片，适合出行前健康准备与旅行后监测。

自动研究论文多轮审阅

auto-review-loop-minimax

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

本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环，模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见，并进行再审查，直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。

实验桥接工作流

experiment-bridge

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

该技能衔接实验计划与实际执行：读取实验计划，实现训练与评估代码，执行跨模型代码审查，自动部署到GPU环境并收集初始实验结果，为后续自动审阅流程准备好数据。

Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。

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