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Cursor 模型选择

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在 Cursor 中配置并选择 AI 模型，了解可用模型、按任务需求挑选、设定默认与会话模型，同时控制成本以获得最佳结果。

Deepgram 语音转写流程

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基于 Deepgram Nova-2 模型构建预录音频转写流程，支持文件与 URL 处理、批量任务、标点与说话人识别等配置，适合自动化转录和核心语音解析场景。

分布式训练配置

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提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。

FAISS 向量相似搜索

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FAISS 是 Meta/ Facebook AI 的向量相似性搜索库，支持 Flat、IVF、HNSW 等索引、GPU 加速和亿量级向量检索，适用于高吞吐、低延迟的 k-NN 检索场景。

LLM 微调专家指南

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面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。

Genkit 生产级应用构建

genkit-production-expert

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指导构建生产级 Firebase Genkit 应用，涵盖 RAG 流程、多步骤工具调用、Zod/Pydantic 结构校验以及 Firebase Functions 或 Cloud Run 的部署、监控与错误处理。

Groq 多环境部署配置

groq-multi-env-setup

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为 Groq LLM 提供开发、预发布和生产三端的定制配置，结合模型选择、重试与限流策略，确保各环境部署既稳定又高效。

Groq参考架构指南

groq-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Groq LPU 生产级架构指南，讲解模型分层路由、流式流水线、降级策略与监控，便于设计低延迟实时 AI 应用。

GRPO 强化学习训练

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供使用 TRL 实施 GRPO 的实战指南，面向结构化输出和可验证任务，通过自定义奖励函数强化模型推理能力。

半二次量化模型

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HQQ 提供无需校准数据的半二次量化，支持 1-8 位、可配置多个推理后端（PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin），适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。

LitGPT 大模型流水线

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程，便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。

迭代上下文检索

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反复检索模式通过 DISPATCH/EVALUATE/REFINE/LOOP 多轮细化查询，在多智能体任务中为子代理获取必要的代码上下文，避免一次性发送过多或遗漏关键信息。

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