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Unsloth 快速微调指南

unsloth
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
298
Unsloth 技能提供快速微调指导，涵盖 LoRA/QLoRA、内存优化、接口实用和调试建议，帮助开发者高效构建定制模型。
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Vast.ai GPU生产级部署检查表

vastai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
这份清单旨在指导用户在Vast.ai上部署大规模、生产级的GPU工作负载。它系统性地覆盖了从账户认证、实例选型、数据加密、检查点管理、到处理竞价实例中断、成本控制及性能监控等所有关键步骤，确保深度学习任务的稳定可靠运行。
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Vertex AI 部署助手

vertex-ai-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
该技能自动响应 Vertex AI 部署相关问询，提供部署流水线、模型服务、监控与生产化建议，并生成符合行业标准的代码与配置。
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Vertex AI 端点配置

vertex-ai-endpoint-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
自动化提供 Vertex AI 端点配置的指导、最佳实践和生成验证过的生产就绪代码，方便在询问端点配置时快速完成 GCP 相关工作。
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Vertex AI 流水线创建

vertex-ai-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
245
为 GCP 环境中的 Vertex AI 流水线创建过程提供自动化指导，涵盖计算、存储、BigQuery 等服务，帮助生成生产级配置并校验符合行业规范。
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Vertex AI代理引擎部署审计

vertex-engine-inspector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于全面检查和验证Vertex AI代理引擎的部署状态。它深入评估了包括代码沙箱、内存银行、A2A协议合规性、安全态势和性能指标等关键组件。该技能可生成加权生产就绪度分数，并提供详细的优化建议，确保您的AI部署具备生产可用性。
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wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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程序化搜索引擎优化策略

programmatic-seo
alirezarezvani/claude-skills
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指导如何通过模板和结构化数据大规模构建 SEO 页面，涵盖业务洞察、关键词模式、数据来源、模板设计及内链策略，确保每页具备独特价值、匹配搜索意图并规避低质惩罚。
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研究课题创意生成与排名

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具是为科研人员设计的专业级学术助理。用户只需输入一个宽泛的研究方向，系统将自动完成全面的文献调研，绘制知识图谱，识别现有研究的空白点，并生成一套多个具体、可验证、具有高发表潜力的研究课题，并进行排名。
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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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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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