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Gemini 自动化流程

gemini-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
382
通过 Rube MCP/Composio 工具链，结构化进行 Gemini 的工具发现、连接、调用与参数检查，强调先检索、保持 schema 合规与会话复用，保障自动化稳定。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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Google 云代理 SDK

google-cloud-agent-sdk-master
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
掌握 Google Cloud 的 Agent 开发工具包与起步包，构建容器化多智能体、自动化 RAG、CI/CD 流水线，面向 Cloud Run、GKE、Agent Engine 等生产级部署。
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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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GPTQ LLM 量化指南

gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
81
GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。
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Groq工作流：聊天、工具与结构化输出

groq-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用（Function Calling）集成外部功能，以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。
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Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
416
提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。
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HeyGen 视频自动化

heygen-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
387
通过 HeyGen 与 Composio MCP 的集成，自动完成头像和模板浏览、变量配置、视频生成、处理状态监控与分享链接获取等 AI 视频流水线操作。
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Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置，支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务，并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。
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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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