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搜索 稳定 ，共找到 68 条记录
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Rosette文本分析自动化

rosette-text-analytics-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
235
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Rosette 文本分析任务，强调先搜索工具、检查连接与 schema，再按规范调用执行，确保流程稳定可靠。
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计算机视觉生产级工程技能

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
257
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。
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Rube Serpapi 自动化操作

serpapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio 的 Rube MCP 先发现 Serpapi 工具、验证连接，再按 schema 规范执行调用，并复用会话与 memory 占位，确保 Serpapi 自动化流程稳定可靠。
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稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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Stannp 自动化

stannp-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
97
通过 Composio 的 Rube MCP 完成 Stannp 操作的自动化：先搜索工具确认 schema，再检查连接激活，按规定字段执行接口，并复用会话与内存参数，确保流程稳定。
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Vast.ai上的机器学习部署指南

vastai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
本指南提供了一套完整的机器学习工作流部署解决方案，专门用于Vast.ai GPU云平台。内容涵盖了从优化Docker镜像以提高效率，到使用自动化Python脚本进行资源搜索和实例创建，再到数据传输和部署后健康检查的全流程指导，确保ML服务能够稳定、高效地运行。
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Vast.ai GPU生产级部署检查表

vastai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
这份清单旨在指导用户在Vast.ai上部署大规模、生产级的GPU工作负载。它系统性地覆盖了从账户认证、实例选型、数据加密、检查点管理、到处理竞价实例中断、成本控制及性能监控等所有关键步骤，确保深度学习任务的稳定可靠运行。
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Rube Verifiedemail 自动化操作

verifiedemail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
356
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Verifiedemail 操作，从工具发现、连接校验到多工具执行，强调 Schema 合规与会话复用，确保流程稳定。
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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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语境工程诊断顾问

context-engineering-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
387
帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
329
本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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