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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
454
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。
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TRL RLHF 训练管线

fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
486
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程，对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整，使其符合偏好与人类反馈。
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Fireflies会议记录分析提取

fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API，获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据，并提取结构化的关键洞察，包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统，实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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Flask 机器学习API生成器

flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署，提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成，并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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FlowiseAI Rube 自动化

flowiseai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
259
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Flowiseai 工具包自动完成任务，先搜索当前工具 schema，确保连接激活，再按规范执行多工具调用并复用会话。
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Gamma 自动化工具

gamma-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
225
通过 Rube MCP 查询最新工具 schema、管理 Gamma 连接并按流程执行合规调用，实现 Composio Gamma 工作流的自动化。
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多智能体AI工作流编排

gastown
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
149
这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期，包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并，确保复杂的并行AI任务得以高效完成。
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GCP生产代码示例生成器

gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform（GCP）代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置（如Terraform/IaC）、安全最佳实践（IAM，VPC-SC）和监控设置，确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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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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生产级Genkit应用流开发

genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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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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