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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
141
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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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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DeerFlow智能代理交互平台

claude-to-deerflow
bytedance/deer-flow
120
本技能用于通过HTTP API与DeerFlow AI智能代理平台进行深度交互。它支持管理复杂的、多步骤的AI工作流，包括执行深度研究、代码运行、网页内容抓取和文件分析。适用于需要系统性、自动化处理和多轮次对话的复杂研究任务。
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AI 模型推荐助手

model-recommendation
github/awesome-copilot
267
分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。
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Napkin 可视化白板协作

napkin
github/awesome-copilot
118
Napkin 为 Copilot CLI 提供浏览器白板，让律师、产品经理等通过绘图和便签表达想法，Copilot 读取截图与 JSON 内容，回馈分析、建议与后续步骤。
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凤凰评估工具包

phoenix-evals
github/awesome-copilot
165
Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。
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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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Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
375
本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。
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ElevenLabs速率限制与配额管理

elevenlabs-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
371
本技能提供了一套完整的ElevenLabs API调用管理方案，用于处理复杂的速率限制、并发控制和配额监控。它实现了根据用户套餐级别的并发队列管理，并在系统过载时应用指数退避（Exponential Backoff），确保了TTS应用处理高并发请求的稳定性和可靠性。
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AssemblyAI转录性能优化指南

assemblyai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
62
本指南提供了优化AssemblyAI转录性能的全面高级策略。涵盖了如何最大化处理吞吐量和最小化延迟，指导用户实现缓存机制、使用Webhook替代轮询、根据需求选择最佳模型，以及高效并行处理大规模批次任务。
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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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核心AI数据管理与合规

coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。
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