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高级提示词工程与大模型评估
senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
361
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词(包括令牌估算和清晰度评分),测量RAG检索的质量指标(如相关性、忠实度),并验证复杂的Agent工作流,确保LLM应用开发流程严谨可控。
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句向量嵌入框架
sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型,可生成句、文本与图像嵌入,支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态,适合本地生产环境使用。
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Rube Serpapi 自动化操作
serpapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio 的 Rube MCP 先发现 Serpapi 工具、验证连接,再按 schema 规范执行调用,并复用会话与 memory 占位,确保 Serpapi 自动化流程稳定可靠。
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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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SGLang 结构化推理服务
sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架,采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程,并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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相似性搜索模式实现
similarity-search-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本技能提供高效的相似性搜索模式,适用于生产环境系统搭建。它对于构建语义搜索系统、实现RAG检索增强、开发推荐引擎以及优化处理海量向量数据的检索性能至关重要。
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SimPO:简单偏好优化对齐
simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
113
SimPO(简单偏好优化)是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调,是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO,且无需额外的参考模型,特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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文档自动转换为AI技能
skill-seekers
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
本技能用于自动化处理各种非结构化的技术文档源,如网站文档、GitHub代码库和PDF文件。它能将这些原始数据高效地转换为结构化的AI技能知识库,极大地简化了知识沉淀和为AI应用开发准备数据流程。
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SLIME 强化训练框架
slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导,包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程,适用于研究及产研部署。
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SNS 主题配置
sns-topic-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
在 AWS 领域自动执行 SNS 主题配置,提供最佳实践指导、生产就绪代码与配置生成,并验证输出,适用于计算、存储、网络和无服务器场景。
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Solana 安全扫描
solana-vulnerability-scanner
trailofbits/skills
474
该技能对原生 Solana 或 Anchor 程序执行安全审计,检测 6 类关键漏洞(任意 CPI、PDA 校验缺失、权限/签名检查遗漏、伪造 sysvar、指令自省不当等),适用于上线前评估与跨程序调用审查。
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稀疏自编码器:模型可解释性分析
sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
本工具提供稀疏自编码器(SAE)的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性,或分析模型内部特定安全相关行为(如偏见或欺骗)的场景。
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