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Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

机器学习模型解释

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a

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本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。

LLaMA 工厂指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 llama-factory 的全面指南，通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型，涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。

Mistral AI 调试诊断包

mistral-debug-bundle

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该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据，主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志，帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

Unsloth 快速微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Unsloth 技能提供快速微调指导，涵盖 LoRA/QLoRA、内存优化、接口实用和调试建议，帮助开发者高效构建定制模型。

SHAP 模型可解释性

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

LLM追踪导出与行为分析

github/awesome-copilot

该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。

ElevenLabs 调试信息收集

elevenlabs-debug-bundle

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本工具用于收集 ElevenLabs 服务的全套诊断信息，旨在为技术支持提供完整的证据链。它会自动获取 SDK 版本、API 连接状态、配额使用情况、可用音色和模型信息。当遇到持续性问题或需要提交专业技术支持工单时，使用此功能进行故障排查。

Together AI大模型开发调试包

together-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节，包括模型推理、精调和部署，支持主流开源模型。同时，它详细列出了常见的API错误代码及解决方案，帮助开发者高效解决问题，顺利完成AI项目开发。

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