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高级提示工程工具

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alirezarezvani/claude-skills

Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。

句子变换器嵌入框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，支持多语言、多模态与领域定制嵌入，方便在 RAG、语义搜索、聚类和生产环境中本地生成高质量向量，无需调用外部 API。

SentencePiece 语言无关分词

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SentencePiece 是一个针对原始 Unicode 文本训练的轻量级子词分词器，具备确定性词表，适合多语言/中日韩场景且无需语言定制化处理。

Rube Serpapi 自动化操作

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

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。

高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 vLLM 的分页注意力、连续批处理、量化与张量并行等机制，在受限 GPU 内存下高效部署大模型服务，适合生产 API、离线批推理与高并发场景。

实验追踪配置助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

RadixAttention结构化服务

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

高性能 LLM/VLM 服务框架，利用 RadixAttention 自动缓存前缀，加速结构化 JSON/正则输出、Agent 工作流与多轮工具调用生成。

相似性搜索模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何在大规模系统中使用向量数据库构建语义搜索、RAG检索和推荐引擎，同时提升检索性能并兼顾关键词混合与高并发扩展能力。

简易偏好优化训练

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。

Skyfire 自动化操作指南

skyfire-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 接入 Skyfire 工具链，依次完成工具发现、连接校验、规范执行和模式重用，确保每次 Skyfire 操作都遵循最新 schema 并可重复执行。

SkyPilot 多云编排

skypilot-multi-cloud-orchestration

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SkyPilot 多云编排方案，可跨 AWS/GCP/Azure 等启动训练与批量作业，自动选最省钱区域、恢复抢占式实例，统一 GPU 训练与推理流程，防止厂商锁定。

Slime 强化学习训练框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。

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