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PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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TwinMind会议转录与CI/CD集成

twinmind-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在将TwinMind会议转录工作流集成到CI/CD流程中。它能实现自动化的会议文档记录、实时转录和关键行动项提取。适用于需要将会议智能功能纳入开发运维流程，或进行企业级自动化会议纪要管理的场景。
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TwinMind AI会议部署集成

twinmind-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了部署TwinMind集成到生产环境的完整步骤。内容涵盖了Chrome扩展、移动应用和API密钥的配置。TwinMind利用先进的AI模型（如Ear-3转录和GPT-4/Claude/Gemini总结）功能，实现实时的会议转录、总结和行动项提取，适用于专业团队的会议AI管理。
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优化TwinMind会议转录性能

twinmind-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于优化TwinMind会议记录AI的性能。通过配置Ear-3模型和调整音频质量，可以提高会议转录的准确性和速度。适用于需要进行AI会议转录流程优化、性能调优和系统集成的开发者。
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TwinMind AI会议参考架构

twinmind-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
本文档提供了基于TwinMind的AI会议系统生产级参考架构。它指导用户如何实现完整的会议流程自动化，包括高精度语音转录、智能总结、行动项提取、记忆存储和日历集成等功能。适用于搭建或管理高效率、全自动化的会议AI解决方案。
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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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机器学习训练数据安全管理

vastai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南提供了在云端GPU实例（如Vast.ai）上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输（SCP、压缩、云存储）、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化，以及实例销毁前的安全数据清理，确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。
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Vast.ai上的机器学习部署指南

vastai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
本指南提供了一套完整的机器学习工作流部署解决方案，专门用于Vast.ai GPU云平台。内容涵盖了从优化Docker镜像以提高效率，到使用自动化Python脚本进行资源搜索和实例创建，再到数据传输和部署后健康检查的全流程指导，确保ML服务能够稳定、高效地运行。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理

vastai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例（例如使用PyTorch镜像）、通过SSH连接、运行深度学习工作负载，以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。
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Vertex AI 部署助手

vertex-ai-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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