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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。

FAISS：高效向量相似性搜索库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。

半二次量化方案

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。

极简GPT模型训练与学习系统

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。

推测式解码加速

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术，在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务，达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。

智能体工具设计原则

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何为智能体构建清晰契约的工具API，包括描述、错误提示与示例，强调工作流合并与架构简化，提升代理选择与使用工具的质量。

语音智能代理架构

sickn33/antigravity-awesome-skills

围绕低延迟实时语音代理与分段 STT→LLM→TTS 流程，介绍原则、工具与架构模式，帮助构建客服、语音助手等自然交互系统。

多智能体工作流设计器

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alirezarezvani/claude-skills

该设计器用于构建生产级的多智能体工作流。它帮助用户将复杂的任务拆解为结构化的、可控的步骤，超越了单一提示词的限制。核心功能包括选择工作流模式、定义任务交接契约、实现错误恢复机制，并对长周期的AI流程进行上下文和成本控制。

多重专家顾问团

sickn33/antigravity-awesome-skills

同时调动多位专家角色并行分析问题，从不同视角汇总洞见，形成统一决策建议，适用于复杂产品、战略或合规场景。

dmux 并行代理工作流

affaan-m/everything-claude-code

通过 dmux 的 tmux 窗格管理并行运行 Claude Code、Codex、OpenCode 等代理，适合研究与实现、测试与修复、跨套件协作等多轨道工作流，并在合适时机合并输出。

Claude DevFleet 多智能体编排

claude-devfleet

affaan-m/everything-claude-code

通过 Claude DevFleet 在隔离 git worktree 中调度多个智能体，负责编码计划、执行、监控与结构化报告，适合复杂项目交付。

Meta 优化研究跳板

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

分析ARIS日志，识别技能指令、默认配置和流程排序的优化机会，基于Meta-Harness理念为外部循环调度提出改进建议。

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