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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
284
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
466
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
256
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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Gong 会话自动化助手

gong-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
225
通过 Composio MCP 的自然语言命令自动化获取 Gong 通话的录音、转录、详细分析、说话人统计以及工作区信息，支持按日期段和筛选条件精细访问通话资产。
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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
316
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
102
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
261
指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
240
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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LLaVA 视觉语言助手

llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
337
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
211
本技能是一位专业的AI助手开发专家，专注于构建智能对话界面、聊天机器人和AI应用。它提供全面的开发指导，帮助用户利用自然语言理解、上下文管理等关键技术，设计出具备实际价值的生产级AI解决方案和工作流。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
本技能将指导用户掌握大型语言模型（LLM）的进阶提示词优化技巧。它扮演专家级提示工程师的角色，运用宪法AI、思维链推理等先进方法，帮助用户将基础指令转化为高质量的生产级提示词，从而显著提高模型的准确性、降低幻觉和优化成本。
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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
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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