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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure视觉图像分析Python套件

azure-ai-vision-imageanalysis-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本SDK是Azure AI Vision的Python客户端，用于执行全面的图像分析任务。它可以生成详细的图片描述、提取内容标签、检测图像中的对象和人物，执行OCR文字识别，并提供智能裁剪区域建议。适用于需要进行深度计算机视觉分析和内容理解的场景。
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BigQuery ML 模型创建器

bigquery-ml-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
一项 GCP 技能，自动响应 BigQuery ML 模型创建请求，提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验，涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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领先计算机视觉架构师

computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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CPU/边缘本地大模型推理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门

openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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计算机视觉处理

processing-computer-vision-tasks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。
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计算机视觉生产级工程技能

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alirezarezvani/claude-skills
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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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SNS 主题配置

sns-topic-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 AWS 领域自动执行 SNS 主题配置，提供最佳实践指导、生产就绪代码与配置生成，并验证输出，适用于计算、存储、网络和无服务器场景。
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