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LLM 量化优化工具
quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
95
使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位,显存降低 50%-75%,并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器,适合显存受限时快速部署与训练。
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AI语音代理与呼叫自动化构建
retellai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
本流程指导用户使用 Retell AI SDK 构建高级语音代理。内容涵盖了复杂的呼叫流程配置、函数调用集成(如预约管理)以及语音行为设置,适用于构建专业的、具备实时业务逻辑的电话呼叫自动化系统。
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SimPO:简单偏好优化对齐
simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO(简单偏好优化)是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调,是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO,且无需额外的参考模型,特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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Solana 安全扫描
solana-vulnerability-scanner
trailofbits/skills
474
该技能对原生 Solana 或 Anchor 程序执行安全审计,检测 6 类关键漏洞(任意 CPI、PDA 校验缺失、权限/签名检查遗漏、伪造 sysvar、指令自省不当等),适用于上线前评估与跨程序调用审查。
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配置Speak语言学习API
speak-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置,以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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稳定扩散图像生成指南
stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像(Text-to-Image)、图像到图像的风格迁移、局部重绘(Inpainting)以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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Supportivekoala自动化流程
supportivekoala-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
130
通过 Composio 的 Rube MCP 引导 Supportivekoala 自动化,强调先发现工具、确认连接、遵循 schema、执行多步操作,确保流程可靠可重复。
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Tensorflow 存储模型创建器
tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引,涵盖服务、监控、优化等生产实践,输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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模型版本追踪
tracking-model-versions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索,适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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火山引擎LLM强化训练
verl-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
398
使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南,涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。
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实时语音对话智能体开发
voice-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
本技能旨在构建先进的语音AI智能体,实现自然流畅、低延迟的实时人机对话。它深入探讨了两种核心架构:低延迟的语音到语音(S2S)模式和可控的STT→LLM→TTS流水线。核心挑战在于优化端到端延迟(目标小于800ms),处理对话中断、噪音和情感细微差别,适用于客服、IVR和实时翻译等专业场景。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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