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Hugging Face模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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无服务器AI/ML云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
139
Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
452
PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。
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Anthropic Claude SDK 最佳实践

clade-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
本指南提供了使用 Anthropic Claude API 的生产级最佳实践模式。它覆盖了TypeScript和Python客户端的配置、健壮的错误处理机制、各种流式传输实现、提示缓存以及批量任务处理，帮助开发者构建高性能、高可靠性的AI应用。
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CoreWeave GPU成本优化指南

coreweave-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
本指南提供了一套全面的策略，用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置（Right-sizing），到为开发环境实施从零扩展（Scale-to-Zero），以及利用量化技术（如AWQ）等多个维度，帮助用户在确保高性能的同时，实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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LangGraph生产级流式传输指南

langchain-langgraph-streaming
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点：状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案，指导用户如何正确选择`stream_mode`，并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境，都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示，适用于构建高性能的聊天UI。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Together AI模型部署集成服务

together-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供了一套生产级容器化集成服务，用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API，实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制，确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。
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Together AI SDK开发模式

together-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能包提供了使用Together AI API的生产级开发模式。它包括单例客户端管理、带重试逻辑的错误封装和请求构建器，用于处理所有LLM推理任务。内容涵盖了OpenAI兼容API的使用，确保开发者能够构建稳定、高性能的AI应用，并支持聊天、嵌入和微调等多种场景。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
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基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。
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