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Groq API 聊天补全指南

groq-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南全面介绍了如何使用Groq的高速LPU进行聊天补全。内容包含TypeScript和Python代码示例，涵盖了基础聊天交互、流式响应处理，以及多模态和不同性能级别的模型使用。适用于希望快速构建高性能、低延迟AI应用的开发者。
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GroqCloud 自动化套件

groqcloud-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
302
GroqCloud 自动化通过 Composio 调度高性能 API，涵盖推理、聊天输出、音频翻译与 TTS 语音选择，适合构建生产级 AI 流程。
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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
118
以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。
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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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图片到视频生成：AI动画化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动，并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外，还可以设置起始和结束帧，适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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Kling AI视频生成生产级开发套件

klingai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个生产就绪的Python SDK，用于提供与Kling AI API集成的完整模式。它封装了JWT自动刷新、结构化请求/响应模型、长任务的指数退避轮询机制以及详细的错误处理。适用于构建稳定、高可靠性、需要高级文本或图像到视频合成能力的应用程序。
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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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Kling AI 文本转视频生成

klingai-text-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
该工具提供Kling AI API，允许用户通过文本描述生成高质量、电影级的视频内容。它支持专业模式、摄像机控制（如平移、倾斜、缩放）和音频同步，非常适合需要构建专业文本到视频生成工作流的内容创作者和开发者。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
417
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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Langfuse CI/CD：LLM质量测试集成

langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线（例如GitHub Actions）中，用于自动化大型语言模型（LLM）的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁，确保AI应用的稳定性和性能。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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