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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
409
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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NotebookLM文档查询与管理

notebooklm
PleasePrompto/notebooklm-skill
497
该技能集成了Google NotebookLM，允许用户使用Gemini查询和分析其上传的文档资料。功能包括管理笔记库（添加、列表、搜索）和处理身份验证。它提供源文档支持的答案和引用，有效减少幻觉，适用于深度研究和知识问答场景。
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临床证据检索与决策支持

openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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LLM提示优化

optimizing-prompts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。
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计算机视觉处理

processing-computer-vision-tasks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
81
让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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Rosette文本分析自动化

rosette-text-analytics-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
235
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Rosette 文本分析任务，强调先搜索工具、检查连接与 schema，再按规范调用执行，确保流程稳定可靠。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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音素级发音训练工作流

speak-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
该工作流提供专业的音素级发音分析，能够深入识别用户语音中的薄弱环节，而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环，生成详细的弱点报告，并提供针对性的练习短语，从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
130
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
259
这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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