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自动加密货币业务拓展智能体
crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能包旨在构建专业的AI智能体,实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程:包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计,以及设计了包含人工审核环节的BD流程,适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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数据集加载器创建者
dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导,涵盖数据准备、训练与调参,配合行业规范校验与可部署代码,加速机器学习训练流程。
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自动化模型部署
deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景,通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理,并自动化部署流程,确保模型在线服务稳定高效。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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特征工程助手
feature-engineering-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
自动触发的特征工程助手,在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
454
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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Fireflies会议记录分析提取
fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API,获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据,并提取结构化的关键洞察,包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统,实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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Gemini API开发指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型,实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践,适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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Groq应用参考架构设计
groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道,并构建了多提供商故障转移机制(如Groq到OpenAI备份)。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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GRPO强化学习微调
grpo-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
416
提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验,包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导,适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。
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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
155
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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