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Azure 视觉图像分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

Azure AI Vision Python SDK 提供图像字幕、标签、目标检测、OCR、人物识别和智能裁剪等能力，便于理解与处理视觉素材。

BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。

Claude反思学习系统

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在 Claude 会话中捕捉“记住”、“用 X 替代 Y”等纠错指令，入队等待人工审核并写入 CLAUDE.md，确保后续对话遵循已确认的工具与约定，适用于要记忆修正或自定义规范的项目。

会话学习模式提取

continuous-learning

affaan-m/everything-claude-code

在 Stop 钩子结束会话时自动分析 Claude Code 日志，抽取可复用模式并保存为学习技能，持续捕捉错误解决、调试技巧以及项目约定，免去人工整理。

LLM微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。

混合搜索实现

hybrid-search-implementation

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能指导如何结合向量语义搜索和关键词精确匹配，实现混合搜索。它适用于构建高级RAG系统、自定义搜索引擎，或在需要同时捕获语义理解和精确术语匹配的场景，从而大幅提高信息检索的召回率和准确性。

大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。

LLaVA 视觉语言助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。

Mistral迁移深度指南

mistral-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队将 OpenAI 或其他供应商的关键 AI 集成迁移到 Mistral AI，涵盖评估、通用适配器、特性开关渐进发布、模型映射、验证测试与回滚策略。

OpenRouter 上下文优化

openrouter-context-optimization

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

PEFT 高效微调指南

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程，帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。

Speak会话练习流程

speak-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

基于 Speak 的会话练习流程，提供实时发音纠正、语法建议和进度总结，适合打造 AI 辅导与语言练习场景。

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