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Claude 指令开发指南
command-development
anthropics/claude-plugins-official
279
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。
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上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
446
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。
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自动化模型部署
deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
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。
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谷歌相册自动化
googlephotos-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
459
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。
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Groq 多环境部署配置
groq-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
160
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。
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长上下文扩展技术
long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
438
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。
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MoE专家混合训练指南
moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
319
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。
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OpenRouter 上下文优化
openrouter-context-optimization
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
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。
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LoRA 参数高效微调
peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
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。
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RWKV混合架构
rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
497
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。
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高吞吐量大模型服务
serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
284
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。
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Megatron 大型模型训练
training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
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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