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子代理创建指南

subagent-creator
tech-leads-club/agent-skills
312
提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程，涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写，以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例，帮助在复杂多步任务中分工委托。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
130
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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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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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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Torchscript 导出器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。
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Torchserve 配置生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
自动生成 TorchServe 部署配置，提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导，帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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训练测试集切分器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
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。
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Triton 推理配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动提供 Triton 推理配置指导，针对模型服务、MLOps 管道、监控与生产环境优化，生成符合业界最佳实践的配置与代码。
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优化TwinMind会议转录性能

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于优化TwinMind会议记录AI的性能。通过配置Ear-3模型和调整音频质量，可以提高会议转录的准确性和速度。适用于需要进行AI会议转录流程优化、性能调优和系统集成的开发者。
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AI伦理与公平评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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利用 ai-ethics-validator 插件审查 AI/ML 模型与数据集中的伦理风险、公平性问题与偏见，并在用户提出伦理审查或偏见检测时提供报告与缓解建议。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Vast.ai GPU生产级部署检查表

vastai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份清单旨在指导用户在Vast.ai上部署大规模、生产级的GPU工作负载。它系统性地覆盖了从账户认证、实例选型、数据加密、检查点管理、到处理竞价实例中断、成本控制及性能监控等所有关键步骤，确保深度学习任务的稳定可靠运行。
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