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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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分布式训练配置

distributed-training-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。
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Docsbot AI 自动化

docsbot-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
466
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Docsbot AI 工具包联动，先通过 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取工具和 schema、确保 docsbot_ai 连接，再按返回结构调用，支撑自动化工作流。
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Dreamstudio 自动化指南

dreamstudio-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Rube MCP/Composio 组合调用 Dreamstudio 工具，先发现最新 schema、验证连接活跃，再依次执行工具以稳定推进生成流程。
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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
133
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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嵌入模型选择与优化指南

embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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Entelligence自动化流程

entelligence-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
202
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Entelligence 工具箱，指导先搜索工具、核实连接状态、使用规范参数执行工具，从而实现稳定的 Entelligence 操作自动化。
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多智能体代码审查编排工具

error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
90
Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
200
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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LLM 评估框架

evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
66
提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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