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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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AI 搜索优化指南
ai-seo
coreyhaines31/marketingskills
210
指导团队进行 AI SEO，提升文章在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 概览等助手中的可发现性与引用率，涵盖能见度审查、内容抽取性检测和 AI 爬虫访问策略。
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代理上下文压缩策略
context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
426
介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。
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光标上下文优化管理
cursor-context-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
301
指导 Cursor IDE 用户掌握上下文窗口限制、精准 @ 提及和会话管理，避免上下文溢出，让 AI 更快更准地反馈。
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TorchTitan 分布式预训练
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
414
基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。
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Exa 成本优化指南
exa-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
398
教你通过查询缓存、精简结果数量、按需选择检索类型、批量去重和预算监控来降低 Exa AI 搜索 API 的费用。
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推理延迟分析器
inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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KlingAI 性能调优
klingai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过基准测试、识别瓶颈、部署优化、再测比对等流程提升 Kling AI 的速度、质量与成本效率，帮助用户在实践中取得平衡的性能提升。
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Langfuse 成本优化指南
langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
利用 Langfuse 观测数据跟踪每次生成的令牌消耗，汇总模型与时间维度的成本，设置预算告警，并通过模型路由、缓存与提示优化降低整体 AI 开支。
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
249
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
本技能将指导用户掌握大型语言模型（LLM）的进阶提示词优化技巧。它扮演专家级提示工程师的角色，运用宪法AI、思维链推理等先进方法，帮助用户将基础指令转化为高质量的生产级提示词，从而显著提高模型的准确性、降低幻觉和优化成本。
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