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Vertex AI多智能体部署专家

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。

TorchTitan 分布式预训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

多智能体代码审查编排工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。

多智能体AI工作流编排

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期，包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并，确保复杂的并行AI任务得以高效完成。

并行多智能体研究

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。

MoE模型训练与优化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。

多智能体系统架构模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。

Megatron-Core大型语言模型训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。

稳定基线3：强化学习算法工具包

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

任务智能预任务简报

task-intelligence

sickn33/antigravity-awesome-skills

激活所有关联代理，进行并行分析、真实时间估算与风险映射，提前输出包含应急策略的执行计划，确保在处理用户请求前完成完整的任务智能简报。

智能笔记本自动化套件

teng-lin/notebooklm-py

通过 CLI/SDK 完整调用 Google NotebookLM：创建笔记、添加多种来源、与内容对话、生成稿件并下载成果，适合自动化流程与多账号并行场景。

并行分派智能体

dispatching-parallel-agents

jnMetaCode/superpowers-zh

在面临多个相互独立、可并行的任务或故障时，为每个独立问题域分派具有隔离上下文的专用智能体，使其并行工作、互不干扰，并保持主上下文用于协调与集成。

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