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自主代理设计模式

autonomous-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

总结了构建自主编程代理的模式，包括思维-决策-执行循环、模型调度、工具定义与人工审核流程，方便安全自动化实现复杂开发任务。

自主代理设计模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

总结了构建自主编程代理的模式，包括思维-决策-执行循环、模型调度、工具定义与人工审核流程，方便安全自动化实现复杂开发任务。

CLIP 视觉语言模型

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

OpenAI 的 CLIP 将视觉与语言连接，可实现零样本图像分类、语义搜索、内容审核及跨模态检索，适合集成在需要图文匹配或向量搜索的通用视觉理解场景中。

评估流程框架

affaan-m/everything-claude-code

Claude Code 的正式评估框架，将评价驱动开发落地，通过能力与回归评估、代码/模型/人类评价者及 pass@k 指标，实现迭代中的持续验证与报告。

GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

LitGPT 大模型流水线

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程，便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 与位置插值等方式扩展 transformer 模型的上下文窗，支持处理 32k～128k+ 令牌的长文档、实现高效位置编码与注意力偏置，便于微调、部署与开发长上下文能力的大模型。

Mistral 隐私数据守护

mistral-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者为 Mistral AI 集成实现敏感数据处理、PII 清洗、会话保留和审计日志，确保调用模型、微调数据和历史记录符合 GDPR/CCPA 等隐私合规要求。

极简GPT训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NanoGPT 是一个约三百行的 PyTorch GPT-2 教学实现，可在 CPU 或多卡上训练莎士比亚或 OpenWebText，便于理解架构、微调预训练模型或自定义数据集。

OpenRouter 函数调用指南

openrouter-function-calling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能指导如何在 OpenRouter 中构建函数/工具调用流程，适用于 GPT-4、Claude 等支持函数调用的模型，涵盖前置条件、实现步骤、测试验证与监控建议，确保 API 集成稳定生效。

OpenRouter 模型路由

openrouter-model-routing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

实现 OpenRouter 模型路由，支持 A/B 测试、渐进发布与性能驱动的模型选择，便于在多个环境中优化多模型部署与实验。

TensorRT LLM 加速平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

在 NVIDIA GPU 上加速大语言模型推理，结合量化（FP8/INT4）、自动批处理和多卡扩展，实现高吞吐、低延迟的生产级服务，适合实时部署与 GPU 密集型场景。

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