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生产级Genkit应用流开发

genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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Gong 会话自动化助手

gong-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
225
通过 Composio MCP 的自然语言命令自动化获取 Gong 通话的录音、转录、详细分析、说话人统计以及工作区信息，支持按日期段和筛选条件精细访问通话资产。
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梯度裁剪助手

gradient-clipping-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持，指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置，并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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Groq多模态工作流：语音、图像、语音合成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流是基于Groq的综合多模态解决方案，超越了基础的聊天补全功能。它支持超快速的音频转录（Whisper），利用视觉模型进行图像理解，以及高质量的文本转语音合成。适用于实时内容处理、多媒体分析和自动化内容生成等场景。
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半二次量化方案

hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。
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Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置，支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务，并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
118
以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。
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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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图片到视频生成：AI动画化

klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动，并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外，还可以设置起始和结束帧，适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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Kling AI 文本转视频生成

klingai-text-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
该工具提供Kling AI API，允许用户通过文本描述生成高质量、电影级的视频内容。它支持专业模式、摄像机控制（如平移、倾斜、缩放）和音频同步，非常适合需要构建专业文本到视频生成工作流的内容创作者和开发者。
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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