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子代理创建指南

subagent-creator
tech-leads-club/agent-skills
312
提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程，涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写，以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例，帮助在复杂多步任务中分工委托。
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超能力实验室环境指南

superpowers-lab
sickn33/antigravity-awesome-skills
118
本技能提供了一个专门的实验室环境和模式指南，用于探索和利用Claude AI框架中的高级能力。适用于需要一个结构化的空间来测试、开发和理解复杂的AI工作流和先进功能的场景。
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Supportivekoala自动化流程

supportivekoala-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
130
通过 Composio 的 Rube MCP 引导 Supportivekoala 自动化，强调先发现工具、确认连接、遵循 schema、执行多步操作，确保流程可靠可重复。
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Synthflow AI 自动化

synthflow-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
222
通过 Composio 的 Rube MCP 接口自动化 Synthflow AI 工作流，先发现当前工具模式，再确认连接是否激活，最后安全执行工具调用。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
130
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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Tensorflow 存储模型创建器

tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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TensorRT LLM 推理优化

tensorrt-llm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
334
在 NVIDIA GPU 上使用 TensorRT 优化大模型推理，支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 扩展及高吞吐量部署，适合实时与生产环境。
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Textrazor 自动化流程

textrazor-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
317
通过 Composio 的 Rube MCP 接入 Textrazor，实现先调 RUBE_SEARCH_TOOLS 探测、再确认 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 状态、最后用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行，保障 schema 与连接均最新。
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Tinyurl 自动化流程指南

tinyurl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
267
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Tinyurl 任务，先查找工具 schema，确认 tinyurl 连接，按步骤调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 并管理 session 与 memory，使操作更可靠。
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智能体工具设计与优化

tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”，而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式，旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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