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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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LLM上下文优化与API使用

openrouter-context-optimization
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
153
本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建

openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型（LLM）上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口，使开发者无需关心底层模型提供商差异，即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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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
219
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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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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句向量嵌入框架

sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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智能体工具设计与优化

tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”，而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式，旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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