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GPU资源优化器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。

Hugging Face 云端作业

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sickn33/antigravity-awesome-skills

在 Hugging Face 托管的云端基础设施上运行 Python 作业，支持 CPU/GPU/TPU 资源，可处理大规模数据、批量推理、实验、训练或定时任务，并可将结果保存在 Hugging Face Hub。

LangChain 常见错误诊断

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

汇总 LangChain 身份验证、导入、频率限制、解析、链、代理和内存等常见异常的排查与解决方案，并附调试技巧与追踪资源。

Lindy 常见错误指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助开发者排查 Lindy AI SDK 常见错误，涵盖鉴权、速率限制、Agent 与工具故障，并提供调试清单与资源支持集成排障。

Modal 无服务器GPU

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Modal 的无服务器 GPU 云平台帮助团队快速部署 ML 训练、推理及批处理任务，支持按秒计费、自动弹性伸缩、Python 原生资源定义、极速冷启动与容器缓存，免去运维烦恼。

OpenRLHF高性能训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

OpenRLHF 是基于 Ray 与 vLLM 的高性能 RLHF 框架，通过 ZeRO-3 与 GPU 资源共享加速 PPO、GRPO、RLOO 和 DPO 等算法的 7B-70B+ 大模型分布式训练。

深度学习模型优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。

Ray Train 分布式训练编排

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Train 在多机多 GPU 环境下统一调度训练任务，自动完成资源分配、超参搜索、容错恢复与弹性扩缩，即使现有代码也只需最少改动即可扩展至集群。

TimesFM 零样本预测工具

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

借助 Google TimesFM 预训练基础模型，快速零样本生成一元时间序列点预测与校准区间，并在加载权重前强制校验 RAM/GPU/磁盘等资源，适用于销售、传感器、能源等场景。

人工智能推荐画布

recommendation-canvas

deanpeters/Product-Manager-Skills

用推荐画布梳理 AI 产品想法，从商业与用户成果、假设、定位、风险到成功指标，帮助以周密逻辑争取投资与资源支持。

微软 Defender 云防护部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导安全团队配置 Microsoft Defender for Cloud，开启多种工作负载的防护计划，联通 AWS/GCP 环境，评估 Secure Score 推荐，并配置自适应控制与告警自动化，全面守护 Azure 云中关键资源。

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