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Claude 指令开发指南

command-development

anthropics/claude-plugins-official

介绍 Claude Code 中可复用斜杠指令的结构与规范，涵盖 Markdown 文件格式、YAML 前置字段、动态参数、bash 调用及指令组织流程，便于团队共享和高效执行。

上下文工程基础

context-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

教授工程师如何管理大模型上下文窗口，包括系统提示、工具定义、检索、对话历史与工具输出，结合注意力预算与渐进披露原则，保障代理架构高效可调试。

自动化模型部署

deploying-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。

谷歌相册自动化

googlephotos-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP（Composio）对接谷歌相册系列工具，可列出/创建/更新相册、上传或批量创建媒体、搜索素材并批量添加内容，结合 schema 检索确保工具调用正确和高效编排。

Groq 多环境部署配置

groq-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Groq LLM 提供开发、预发布和生产三端的定制配置，结合模型选择、重试与限流策略，确保各环境部署既稳定又高效。

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 与位置插值等方式扩展 transformer 模型的上下文窗，支持处理 32k～128k+ 令牌的长文档、实现高效位置编码与注意力偏置，便于微调、部署与开发长上下文能力的大模型。

MoE专家混合训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用DeepSpeed或HuggingFace训练MoE专家模型，适用于Mixtral 8x7B等稀疏架构，涵盖路由、负载均衡与高效扩展，节省有限算力。

OpenRouter 上下文优化

openrouter-context-optimization

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导用户检查必备条件、参考示例并调整配置，以便在 OpenRouter 集成中高效利用上下文窗口、控制令牌消耗并保持生产环境监控。

LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。

RWKV混合架构

rwkv-architecture

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

RWKV混合架构将Transformer训练与RNN推理结合，提供线性时间、无限上下文的流式生成与长文处理，在内存有限的部署中无需KV缓存即可高效运行。

高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 vLLM 的分页注意力、连续批处理、量化与张量并行等机制，在受限 GPU 内存下高效部署大模型服务，适合生产 API、离线批推理与高并发场景。

Megatron 大型模型训练

training-llms-megatron

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Megatron-Core 通过张量、流水线、上下文和专家并行策略，在 H100 集群上高效训练 2B~462B 参数的 LLM，是 Nemotron、LLaMA、DeepSeek 等项目的生产就绪框架。

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