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AI驱动的研究架构设计
perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务(模型路由、缓存)、引用文献处理(提取、验证)和研究编排器(多查询合成)三个核心模块,适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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PerplexityAI 自动化工具
perplexityai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
499
介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai,从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema,到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作,并强调连接检查与会话复用。
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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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Pinecone托管向量数据库
pinecone
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
471
Pinecone是面向生产AI应用的托管向量数据库,提供自动扩容、混合搜索、命名空间和元数据过滤,适用于RAG、推荐或语义检索等低延迟场景,免维护的Serverless体验。
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预测监控助手
prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务,提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证,确保服务与推理流程稳定可靠。
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提示守卫检测器
prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
147
Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器,能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令,用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤,支持多语言并提供毫秒级响应。
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进阶提示词库与应用指南
prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库,旨在帮助用户提升与大型语言模型(LLMs)的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景,提供结构化的模板,确保AI输出的高质量和实操性。
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PyTorch模型训练助手
pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程,提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议,遵循行业最佳实践,适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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PyTorch模型因果干预
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪(ROME风格)和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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高性能向量相似性搜索引擎
qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库,专为生产级的RAG(检索增强生成)和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能,支持结合元数据的混合搜索,并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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RAG系统架构指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统,涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估,助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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RAG系统实现工作流
rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG(检索增强生成)系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计,到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程,确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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