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搜索 ORM ，共找到 249 条记录
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GCP生产代码示例生成器

gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform（GCP）代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置（如Terraform/IaC）、安全最佳实践（IAM，VPC-SC）和监控设置，确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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GPTQ LLM 量化指南

gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
81
GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。
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Groq API 聊天补全指南

groq-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南全面介绍了如何使用Groq的高速LPU进行聊天补全。内容包含TypeScript和Python代码示例，涵盖了基础聊天交互、流式响应处理，以及多模态和不同性能级别的模型使用。适用于希望快速构建高性能、低延迟AI应用的开发者。
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GroqCloud 自动化套件

groqcloud-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
302
GroqCloud 自动化通过 Composio 调度高性能 API，涵盖推理、聊天输出、音频翻译与 TTS 语音选择，适合构建生产级 AI 流程。
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HuggingFace 高速分词器

huggingface-tokenizers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
118
以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。
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并行多智能体研究

infinite-gratitude
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。
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Juicebox API 安装与认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本技能指导用户安装和配置Juicebox PeopleGPT API。它允许开发者访问基于AI的专业人脉搜索功能，从而在应用程序中实现大规模的专业人员搜索和数据查询。
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图片到视频生成：AI动画化

klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动，并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外，还可以设置起始和结束帧，适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
417
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain迁移深度指南

langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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