登录
下载

Skill UI

浏览并发现 9747+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 学习 ，共找到 100 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

学习率调度助手

learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
查看详情

多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
查看详情

Mistral AI API 快速上手指南

mistral-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
查看详情

混合精度训练助手

mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。
查看详情

生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
查看详情

机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
查看详情

模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。
查看详情

模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
查看详情

模型导出助手

model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
查看详情

模型剪枝助理

model-pruning-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
在机器学习部署场景中，一旦提到模型剪枝相关需求，即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程，协助模型上线与优化。
查看详情

模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
查看详情

极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
查看详情
上一页123456789下一页
语言
简体中文
English