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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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KlingAI 图像转视频

klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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借助Kling AI图像转视频技能，将静态照片与设定的运动参数提交API，生成保留风格的动画视频并输出多格式结果，适合为内容添加动态移动和细腻过渡的场景。
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LangChain LLM应用架构指南

langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
103
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能将指导用户掌握大型语言模型（LLM）的进阶提示词优化技巧。它扮演专家级提示工程师的角色，运用宪法AI、思维链推理等先进方法，帮助用户将基础指令转化为高质量的生产级提示词，从而显著提高模型的准确性、降低幻觉和优化成本。
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LLM模型评估与性能测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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现代MLOps工程指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能聚焦MLOps工程，涵盖可扩展的ML基础设施、流水线编排、实验跟踪、模型注册及跨AWS、Azure、GCP等云平台的部署自动化，为生产级系统提供规范和校验。
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MoE模型训练与优化

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
497
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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Nano Banana 提示推荐

nano-banana-pro-prompts-recommend-skill
YouMind-OpenLab/nano-banana-pro-prompts-recommend-skill
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从 6000+ 条 Nano Banana Pro 图像提示库中推荐合适模板，支持直接生成或根据文章、视频、播客内容提供插画、封面等场景的提示参考。
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NotebookLM文档查询与管理

notebooklm
PleasePrompto/notebooklm-skill
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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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OpenRouter 函数调用指南

openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
该技能指导如何在 OpenRouter 中构建函数/工具调用流程，适用于 GPT-4、Claude 等支持函数调用的模型，涵盖前置条件、实现步骤、测试验证与监控建议，确保 API 集成稳定生效。
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端到端计算机视觉系统部署

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
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提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力，从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化（ONNX/TensorRT）和生产部署，确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。
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