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LLM 微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
360
面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。
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迭代上下文检索

iterative-retrieval
affaan-m/everything-claude-code
316
反复检索模式通过 DISPATCH/EVALUATE/REFINE/LOOP 多轮细化查询，在多智能体任务中为子代理获取必要的代码上下文，避免一次性发送过多或遗漏关键信息。
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Langfuse评估与打分流程

langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
400
使用Langfuse核心流程B收集用户反馈、自动化评估函数、LLM裁判评分，并对比提示以实现AI产出质量打分和AB测试。
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LangSmith LLM 观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
168
LangSmith 是用于调试、评估与监控 LLM 应用的观测平台，可追踪调用、构建评测数据集、监控生产指标与成本，助力回归测试与运维协作。
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LLM评估工具集

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
指导通过自动化指标、人工评估及大模型裁判策略，衡量提示、监控回归、验证生产部署质量。
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模型评估指标助手

model-evaluation-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
自动提供模型评估指标的指导，涵盖实践、代码和验证规范，针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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NeMo LLM 企业级评测

nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
345
NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测，基于容器化、多后端（Docker、本地 Slurm、云端）执行，覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链，便于复现、对比和监控模型表现。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台，通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用，支持自托管部署。
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LLM 提示工程

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
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面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。
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RAG 系统架构师指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
259
面向架构师，介绍构建生产级 RAG 系统的全流程：文档切块、嵌入生成、向量库配置、融合搜索、结果再排序与检索质量评估，适用于知识驱动的语义搜索和文档检索场景。
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高级提示工程工具

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
364
Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。
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