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NotebookLM文档查询与管理
notebooklm
PleasePrompto/notebooklm-skill
497
该技能集成了Google NotebookLM,允许用户使用Gemini查询和分析其上传的文档资料。功能包括管理笔记库(添加、列表、搜索)和处理身份验证。它提供源文档支持的答案和引用,有效减少幻觉,适用于深度研究和知识问答场景。
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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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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索,能够获取基于网络的答案,并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析(答案、引用、搜索结果)和格式化处理,确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity云平台部署集成指南
perplexity-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
本指南提供了使用 Perplexity Sonar API 构建和部署应用的完整流程。涵盖了 Vercel、Cloud Run 和 Docker 等主流云平台的部署配置,支持构建生产就绪的API端点。用户可以管理API密钥、利用边缘函数和Redis缓存,确保应用在高可用性和高性能方面达到最佳效果。
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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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Retell AI 语音代理成本管理
retellai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能提供了Retell AI语音代理和电话系统平台的成本优化实现模式。适用于开发或优化依赖语音通信的自动化系统,帮助开发者有效管理和监控API资源使用成本,确保AI语音系统的资源使用效率。
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Retell AI 企业语音智能体与呼叫自动化
retellai-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
172
本技能提供了使用 Retell AI 构建企业级语音智能体和自动化电话呼叫工作流的实现模式。它指导开发者进行 SDK 集成、资源管理以及处理常见的电信 API 错误,适用于需要构建复杂对话式 AI 应用和高级通信系统的场景。
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Retell AI SDK生产级模式
retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本资源提供了一系列生产级的Retell AI SDK最佳实践模式,用于构建高可靠的语音智能体。它涵盖了单例客户端管理、带LLM配置的类型化智能体创建、实现呼叫重试逻辑,以及处理大规模批量呼叫活动。适用于需要构建稳定、可扩展的语音自动化系统场景。
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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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文档自动转换为AI技能
skill-seekers
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
本技能用于自动化处理各种非结构化的技术文档源,如网站文档、GitHub代码库和PDF文件。它能将这些原始数据高效地转换为结构化的AI技能知识库,极大地简化了知识沉淀和为AI应用开发准备数据流程。
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PyTorch原生智能体RL训练框架
torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习(RL)的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发,无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题,支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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TwinMind AI会议参考架构
twinmind-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
本文档提供了基于TwinMind的AI会议系统生产级参考架构。它指导用户如何实现完整的会议流程自动化,包括高精度语音转录、智能总结、行动项提取、记忆存储和日历集成等功能。适用于搭建或管理高效率、全自动化的会议AI解决方案。
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