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Vertex AI Terraform专家
vertex-infra-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
擅长用Terraform为Vertex AI搭建基础设施,包括Model Garden、Gemini端点、向量搜索、流水线以及企业级生产部署。
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向量语义文件搜索命令行工具
vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Vexor是一个基于向量技术的命令行工具,用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入,并结合大型语言模型的能力,允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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开放笔记本研究中心
open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台,可替代NotebookLM,支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成,还提供REST API便于自动化。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
325
PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架,专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API,支持多智能体系统和自定义环境创建,实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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稳定强化学习算法库
stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
197
Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发,并支持构建和训练复杂的单智能体系统,包括自定义和向量化环境。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南
qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
375
本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题,并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践,确保向量搜索的高效性能。
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LLM模型迁移与适配指南
cohere-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
380
本指南提供了一份全面的技术参考,指导用户如何将现有基于OpenAI或Anthropic等模型的AI应用,平稳迁移到Cohere平台。内容详细涵盖了API调用适配、向量嵌入的重新构建、工具定义迁移以及使用适配器模式等关键实战步骤,确保AI系统平稳过渡。
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Cohere API性能调优指南
cohere-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率,显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输(Streaming)以提升用户体验、高效批量嵌入(Batching)处理、向量压缩以及部署缓存机制。
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LangChain RAG:向量搜索与优化
langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
350
本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成(RAG)流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱,包括不同向量数据库的相似度分数语义差异(L2与Cosine)、嵌入维度匹配问题,以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储,确保RAG系统的高召回率。
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