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搜索 PIL ，共找到 18 条记录

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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

区域平台搜索优化

geo-platform-optimizer

zubair-trabzada/geo-seo-claude

针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

github/awesome-copilot

本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。

M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents

github/awesome-copilot

在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

github/awesome-copilot

分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

Napkin 可视化白板协作

github/awesome-copilot

Napkin 为 Copilot CLI 提供浏览器白板，让律师、产品经理等通过绘图和便签表达想法，Copilot 读取截图与 JSON 内容，回馈分析、建议与后续步骤。

TLDR 提示摘要助手

github/awesome-copilot

针对 GitHub Copilot 自定义文件、MCP 服务器文档或相关链接，生成符合 TLDR 模板的简洁摘要，提供示例、上下文感知的篇幅控制，方便快速理解与复用。

生成TypeSpec Copilot智能体定义

typespec-create-agent

github/awesome-copilot

本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表（如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器）等关键组件，确保智能体具备完整的可用性和部署性。

TypeSpec Copilot API 插件生成

typespec-create-api-plugin

github/awesome-copilot

为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件，包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片，确保 Copilot 能安全调用外部服务。

LangGraph子图与复杂系统构建

langchain-langgraph-subgraphs

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能深入讲解LangGraph的子图（Subgraph）和组合机制，用于构建复杂的多智能体系统，如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递（P21）和回调函数作用域（P28）等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式，构建可靠、可隔离的复杂工作流。

通用研究知识结构化编译器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。

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