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智能体系统评估框架

evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。
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FAISS：高效向量相似性搜索库

faiss
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
266
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。
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文本语音音频处理

fal-audio
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
本技能利用fal.ai模型提供双向音频处理能力。它支持文本转语音（TTS），将文字转换为自然语音；以及语音转文本（STT），将语音准确转录为文字。适用于需要处理音频输入分析或合成语音输出的场景，如语音助手、内容数字化或多语言应用。
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AI图像与视频生成

fal-generate
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
利用fal.ai AI模型，本技能可以实现高质量的图像和视频内容生成。适用于所有需要创意视觉素材、进行多媒体内容创作或概念原型设计的场景。核心功能是将文本描述转化为复杂的视觉媒体。
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FastAPI 机器学习端点

fastapi-ml-endpoint
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
在提及 FastAPI ML 端点时自动提供部署指导、代码示例和配置校验，确保按行业最佳实践上线服务。
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特征工程助手

feature-engineering-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
410
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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Flask 机器学习API生成器

flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署，提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成，并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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设备端 Foundation 模型

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
262
在 iOS 26+ 中使用 FoundationModels 框架，默认启用本地 LLM 文本生成、@Generable 结构化输出、工具调用与快照流式传输，满足隐私与离线需求。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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生产级Genkit应用流开发

genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
429
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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