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Scrapegraph AI 自动化操作指南

scrapegraph-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Scrapegraph AI 操作，指导先发现工具、再检查连接、按当前 schema 执行任务，并合理复用会话、处理分页。
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通用物体分割模型

segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
提供 Meta AI 的 Segment Anything Model，用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割，便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。
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Semanticscholar MCP 任务自动化

semanticscholar-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
423
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Semanticscholar 工具包，按需搜索工具、核查连接并复用会话，遵循 schema 要求执行多工具调用，可靠地实现 Semanticscholar 自动化流程。
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计算机视觉生产级工程技能

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
257
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。
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高级提示词工程与大模型评估

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
361
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。
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句向量嵌入框架

sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。
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Rube Serpapi 自动化操作

serpapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio 的 Rube MCP 先发现 Serpapi 工具、验证连接，再按 schema 规范执行调用，并复用会话与 memory 占位，确保 Serpapi 自动化流程稳定可靠。
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实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。
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SGLang 结构化推理服务

sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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相似性搜索模式实现

similarity-search-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本技能提供高效的相似性搜索模式，适用于生产环境系统搭建。它对于构建语义搜索系统、实现RAG检索增强、开发推荐引擎以及优化处理海量向量数据的检索性能至关重要。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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文档自动转换为AI技能

skill-seekers
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
本技能用于自动化处理各种非结构化的技术文档源，如网站文档、GitHub代码库和PDF文件。它能将这些原始数据高效地转换为结构化的AI技能知识库，极大地简化了知识沉淀和为AI应用开发准备数据流程。
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