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搜索 CAPA ，共找到 84 条记录
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高级大模型融合技术指南

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
241
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术，旨在将多个微调模型（如数学、编程、聊天能力）进行高效组合，从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练，即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法，大幅提升模型的性能和应用能力。
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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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OpenEvidence SDK安装与认证

openevidence-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装（支持Node.js或Python）以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统，实现临床决策支持和循证查询的开发场景。
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OpenRouter模型目录查询

openrouter-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
用于查询和管理OpenRouter平台上超过400个AI模型的完整目录。用户可以通过此工具筛选模型，比较不同模型的定价、上下文长度和能力（如工具调用），从而快速选择最适合项目需求的最佳模型。
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Retell AI语音智能体及电话自动化

retellai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
本技能提供了基于Retell AI的语音智能体和电话自动化参考架构，旨在帮助开发者实现复杂的语音交互和电话呼叫自动化流程。适用于需要将高级语音功能、实时语音通信和完整电话功能集成到应用程序中的开发场景。
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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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ZAI CLI：多模态AI集成工具

zai-cli
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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ZAI CLI是一个强大的命令行工具，集成了Z.AI的多种高级能力。它支持图像/视频分析（视觉）、实时网络搜索、网页内容提取、错误诊断以及GitHub代码探索等功能。该工具通过CLI接口，为开发者和分析师提供高效、全面的多模态数据处理和AI任务执行能力。
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AI形态准备顾问

ai-shaped-readiness-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
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交互式评估工具，判断产品工作是 AI-first 还是 AI-shaped，覆盖 2026 年五项关键产品经理能力，识别成熟度空白，并提出优先培养的 AI 能力建议。
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实时多模态AI智能体构建

daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程，无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务（如LLM、语音识别、TTS），管理对话上下文，并支持函数调用，适用于构建高级交互式AI应用。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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