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训练测试集切分器

train-test-splitter

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。

Vast.ai GPU实例生命周期管理

vastai-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例（例如使用PyTorch镜像）、通过SSH连接、运行深度学习工作负载，以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。

W&B实验追踪管理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间，帮团队统一管理实验、工件与版本线索。

硬件无关量子机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。

稳定基线3：强化学习算法工具包

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

PyTorch几何图神经指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns

affaan-m/everything-claude-code

本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。

PyTorch Lightning深度学习框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架，用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules，简化了繁琐的编写代码，并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练（DDP, FSDP），并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪（W&B, MLflow），适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。

稳定强化学习算法库

stable-baselines3

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。

使用PyTorch构建图神经网络

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。

实时深度估计隐私处理

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SharpAI/DeepCamera

本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计，能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能，并特别支持“隐私模式”，通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节，但能保留完整的空间布局和活动轨迹，适用于安全监控和隐私保护领域。

深度学习面试全攻略

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

针对特定的机器学习或大语言模型主题，生成一份超详细的中文面试速查手册。内容涵盖公式推导、从零开始的PyTorch代码、对比表格以及25道高频面试题，难度分级为L1（必会）到L3（顶级），适用于深入的理论复习和面试准备。

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