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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
95
使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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Remove Bg 自动化指南

remove-bg-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
374
通过 Rube MCP 驱动 Composio Remove Bg 工具的自动化流程指导，包含工具发现、连接检查、模式兼容和执行步骤，确保稳定完成去背景任务。
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Replicate 模型自动化

replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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Retell AI语音代理架构实践

retellai-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供基于Retell AI的语音代理和电话呼叫自动化架构模式。它指导开发者如何使用SDK和API来构建复杂的语音交互系统，涵盖了完整的实现流程、最佳实践以及常见错误处理，适用于需要高度实时性和电话功能的业务场景。
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Retellai 自动化流程

retellai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
442
通过Composio Rube MCP套件让Retellai工具调用流水线自动化，涵盖先行搜索、连接检测、架构一致的执行及内存/会话管理。
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Retell AI语音代理集成

retellai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了Retell AI的集成模式，用于构建和自动化语音代理和电话呼叫系统。适用于开发需要处理复杂语音交互、实现电话自动化流程，或在CI/CD环境中部署AI语音能力的应用程序。
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