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Hugging Face模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
426
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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Hugging Face云端大型语言模型训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施，进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL（SFT, DPO等）或Unsloth等前沿方法，无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务，并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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Hugging Face科研论文发布与管理

hugging-face-paper-publisher
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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实时多模态AI智能体构建

daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程，无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务（如LLM、语音识别、TTS），管理对话上下文，并支持函数调用，适用于构建高级交互式AI应用。
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持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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arXiv论文检索工具

arxiv-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
356
利用 arXiv Atom API 检索预印本，支持关键词/作者/类别/ID 查询、筛选、PDF 下载，并返回结构化 JSON，便于 AI/ML 文献收集与追踪。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
494
该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。
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端到端科研流水线

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
89
完整的端到端科研自动化工作流：从研究方向出发，自动完成想法发现、实验设计、评审迭代与论文写作，最终生成可投稿的论文PDF。适用于需要从零开始自主完成人工智能科研并形成投稿成果的场景，支持断点续跑与多重评审把关。
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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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