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大模型运维与生产部署

llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念，强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异，并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能（AGI）的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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持久化视频智能分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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Claude API 使用指南

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affaan-m/everything-claude-code
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涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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自主研究论文迭代评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能模拟了顶级学术会议（如NeurIPS, ICML）的同行评审流程。它通过与外部大模型（MiniMax）进行多轮深度交互，自动对研究论文进行评估、识别关键弱点，并跟踪修改状态，指导用户进行迭代优化，直到研究成果达到可接受的提交标准。
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实验设计与流程规划

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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机器人课题探索全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的机器人想法发现工作流，包含文献调研、新颖性检查和批判性回顾等多个阶段。它帮助用户将一个宽泛的机器人方向，系统性地转化为具备可验证性、可仿真化和明确基准测试的创新项目点子，适用于前沿课题研究和项目孵化。
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微软Entra无密码部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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介绍如何在 Microsoft Entra ID 中启用 FIDO2 密钥、Windows Hello for Business、Microsoft Authenticator 通行证及基于条件访问的认证强度策略，构建抗钓鱼的无密码登录保护。
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油气网络安全评估指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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指导安全团队在油气上中下游设施开展OT网络安全评估，兼顾SCADA/DCS/SIS等关键系统，并与API 1164、TSA SD-01/SD-02、IEC 62443及NIST CSF等标准对齐。
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全流程研究管道：从想法到投稿

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个端到端、全自动化的研究工作流，旨在将用户从最初的概念阶段带到最终的学术论文定稿。它系统性地完成了从想法发现、文献调研、代码实现、实验部署、自动评审循环到撰写论文的全过程，确保研究的完整性和可重复性。
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安全事件分级手册

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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引导SOC分析员按流程处理安全告警：接收确认、丰富情报、判定类别、打分评级、启动响应手册并调度团队，保证快速且可复用的事件响应。
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