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实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。

Stannp 自动化

stannp-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 完成 Stannp 操作的自动化：先搜索工具确认 schema，再检查连接激活，按规定字段执行接口，并复用会话与内存参数，确保流程稳定。

Megatron 大型模型训练

training-llms-megatron

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Megatron-Core 通过张量、流水线、上下文和专家并行策略，在 H100 集群上高效训练 2B~462B 参数的 LLM，是 Nemotron、LLaMA、DeepSeek 等项目的生产就绪框架。

超参数优化助手

tuning-hyperparameters

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。

Typless自动化工具集

typless-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过Rube MCP接入Composio的Typless工具集，先发现当前工具模式、确认连接已激活，再执行多工具任务，确保参数与模式一致，实现Typless工作的自动化。

向量索引调优

vector-index-tuning

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过调整 HNSW 参数、量化策略及基础设施扩展，提升大规模向量搜索在延迟、召回和内存方面的表现，适用于对性能有严格要求的生产系统。

verl 强化学习训练指南

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 verl 的 HybridFlow 框架，在数百亿参数模型上以 PPO、GRPO、DAPO 等算法进行 RLHF 后训练，支持多种训练后端、带工具的多轮 rollout 及评估。

Sysmon 协助检测恶意计划任务

detecting-malicious-scheduled-tasks-with-sysmon

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 Sysmon 事件（1/11）与 Windows 安全事件（4698/4702）关联可疑父进程、公共路径与编码参数，检测恶意的计划任务创建与修改以追踪持久性与横向移动。

开放重定向测试

testing-for-open-redirect-vulnerabilities

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导安全测试者识别并利用开放重定向漏洞，从参数定位、基础与绕过 payload，到链式利用和自动化测试，协助模拟钓鱼或令牌窃取场景。

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