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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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音素级发音训练工作流

speak-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
该工作流提供专业的音素级发音分析，能够深入识别用户语音中的薄弱环节，而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环，生成详细的弱点报告，并提供针对性的练习短语，从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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AI语言辅导与发音评估

speak-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
377
本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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配置Speak语言学习API

speak-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置，以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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智能体工具设计与优化

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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
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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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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
259
这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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向量语义文件搜索命令行工具

vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Vexor是一个基于向量技术的命令行工具，用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入，并结合大型语言模型的能力，允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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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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ESM 蛋白质建模工具集

esm
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型，支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入，可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。
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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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