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Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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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。
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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。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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通用物体分割模型

segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
提供 Meta AI 的 Segment Anything Model，用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割，便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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训练测试集切分器

train-test-splitter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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