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设备端 Foundation 模型

foundation-models-on-device

affaan-m/everything-claude-code

在 iOS 26+ 中使用 FoundationModels 框架，默认启用本地 LLM 文本生成、@Generable 结构化输出、工具调用与快照流式传输，满足隐私与离线需求。

Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

NeMo LLM 企业级评测

nemo-evaluator-sdk

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测，基于容器化、多后端（Docker、本地 Slurm、云端）执行，覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链，便于复现、对比和监控模型表现。

Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。

Ollama 本地部署指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动完成 Ollama 的安装、模型选型与集成流程，适用于 macOS、Linux 或 Docker 环境，提供硬件检测、Python/Node.js 客户端与 REST 接口验证，帮助构建自托管离线大模型服务。

结构化文本生成

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。

句子变换器嵌入框架

sentence-transformers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，支持多语言、多模态与领域定制嵌入，方便在 RAG、语义搜索、聚类和生产环境中本地生成高质量向量，无需调用外部 API。

ESM 蛋白质建模工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型，支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入，可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。

本地大模型部署专家

local-llm-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供本地大模型部署的全流程方案，从VRAM/RAM规划、量化格式比较到Ollama、llama.cpp、vLLM和LM Studio的推理配置，强调隐私优先的离线运行。

LLM结构化输出策略

llm-structured-output

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。

领域知识提取工具

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过实时 AI 会话或本地 Ollama 开源模型提取结构化、打分的领域知识，生成可搜索的参考数据集和适配传统机器学习的输出，无需额外 API 密钥。

本地 Hugging Face 评估

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

在本地使用 inspect-ai 或 lighteval 对 Hugging Face Hub 模型做评估，可选 vllm、Transformers、accelerate 等推理后端，并以 smoke test 和后端回退策略安全扩容，如需远程则交给 hugging-face-jobs。

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