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Vertex AI 流水线创建

vertex-ai-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
245
为 GCP 环境中的 Vertex AI 流水线创建过程提供自动化指导，涵盖计算、存储、BigQuery 等服务，帮助生成生产级配置并校验符合行业规范。
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语音AI架构专家

voice-ai-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
打造面向生产环境的实时语音代理和语音应用，结合 OpenAI Realtime、Vapi、Deepgram、ElevenLabs、LiveKit 与 WebRTC，持续优化延迟与音质，确保响应体验。
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Whisper 多语种语音识别

whisper
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
298
Whisper 是 OpenAI 提供的多语种语音识别与英文翻译模型，支持 99 种语言、批量/流式转录及 GPU 加速，非常适合播客、会议、音视频转录和嘈杂环境下的多语言音频处理。
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Modal 云端GPU平台

modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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托管智能体开发基础设施

hosted-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
56
本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题，提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成，以及需要大规模扩展的AI工作流系统。
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Hugging Face TRL 训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
通过 Hugging Face Jobs 在云 GPU 上执行 TRL（SFT/DPO/GRPO）训练，自动存储至 Hub，并支持 GGUF 导出，无需本地环境部署。
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云原生环境持久化技术狩猎

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。
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具身智能想法发掘管线

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向，通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段，提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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