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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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LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。
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凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台，通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用，支持自托管部署。
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多层提示缓存优化

prompt-caching
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
针对大语言模型的提示前缀、完整响应与语义相似度等层级缓存，降低调用成本同时强调失效策略与温度差异控制。
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高级提示工程实践

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
313
引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。
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提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
引导团队掌握高级提示工程模式，涵盖少样本示例、思维链推理、模板体系与系统提示等内容，增强大模型在生产环境中的可靠性与可控性，并提供验证与优化流程。
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LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
243
将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。
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高级提示工程工具

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
364
Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
284
使用 vLLM 的分页注意力、连续批处理、量化与张量并行等机制，在受限 GPU 内存下高效部署大模型服务，适合生产 API、离线批推理与高并发场景。
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简易偏好优化训练

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
477
SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。
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猜测式解码加速

speculative-decoding
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
493
通过猜测式解码、Medusa 多头和前瞻 Jacobi 策略，提升大模型推理速度 1.5-3.6 倍，适合实时对话、生成和算力受限部署场景，兼顾质量与低延迟。
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