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Mistral AI 调试诊断包
mistral-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据,主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志,帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。
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Mistral AI API 快速上手指南
mistral-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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Mistral AI多环境配置
mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架,用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关,确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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Mistral AI API性能调优指南
mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输(Streaming)、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题,实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成,是构建生产级AI系统的必备知识。
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Mistral AI 安全最佳实践指南
mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录,帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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顶级 AI 会议论文撰写
ml-paper-writing
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
362
为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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Modal 无服务器 GPU 平台
modal-serverless-gpu
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Modal 无服务器 GPU 平台提供按秒计费的按需 GPU 访问,从 T4 到 H200,可快速部署模型 API、执行批处理作业并跳过基础设施运维,适合原型验证与推理训练任务。
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模型漂移检测
model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供模型漂移检测的部署建议,包含实践规范、可用的生产代码与校验措施,帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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模型可解释性工具
model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习训练过程中,自动响应模型可解释性工具相关请求,提供分步实践、代码配置与验证建议,助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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高级大模型融合技术指南
model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
495
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术,旨在将多个微调模型(如数学、编程、聊天能力)进行高效组合,从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练,即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法,大幅提升模型的性能和应用能力。
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