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LlamaIndex 数据框架

llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Mistral AI 自动化工作流

mistral-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
176
通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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模型漂移检测

model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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模型量化部署助手

model-quantization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
409
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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Onnx转换部署指南

onnx-converter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 ML 部署场景下自动提供 onnx 转换器的服务指导，涵盖推理、管道、监控与优化，并产出可投入生产的代码与配置。
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结构化文本生成器

outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
355
Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。
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