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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。

推测式解码加速

speculative-decoding

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术，在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务，达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。

AWS 智能代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

Aws Agentic Ai 是 AWS 中的智能代理能力，致力于自动协调多项云服务、执行复杂任务并根据目标变化做出响应，以减少人工干预。

AI驱动的OSINT关联

performing-ai-driven-osint-correlation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过AI和大模型推理关联多个OSINT来源的用户名、邮箱、社媒、域名、泄露及暗网情报，自动构建目标画像并附带可信度评估与关联分析。

LangChain OTEL 可观测性追踪

langchain-otel-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry（OTEL）原生后端。它解决了核心可观测性痛点，包括确保提示词内容（Prompt Content）的准确捕获、实现子图（Subgraph）级的跨越式Span传播，并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标（SLO）。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。

AI提示词优化大师

nidhinjs/prompt-master

本助手是一个专业的提示词工程师，负责将用户粗略的想法转化为针对特定AI平台的优化提示词。它能够深入分析任务、目标工具、输出格式等多个维度，并根据目标大模型（如GPT、Claude、Gemini等）的最佳实践，构建出结构化、可直接使用的完整指令。适用于任何需要提升AI输出质量和准确度的场景。

YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026

SharpAI/DeepCamera

基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。

实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino

SharpAI/DeepCamera

使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。

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