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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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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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LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
95
使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。
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Retell AI 语音代理成本管理

retellai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能提供了Retell AI语音代理和电话系统平台的成本优化实现模式。适用于开发或优化依赖语音通信的自动化系统，帮助开发者有效管理和监控API资源使用成本，确保AI语音系统的资源使用效率。
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Retell AI语音代理与通话测试

retellai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
435
本教程使用Retell AI SDK（TypeScript）展示了如何创建和测试语音代理。流程包括：配置底层的LLM（设定代理人设），创建语音代理实例，并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。
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Retell AI语音代理事故手册

retellai-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
320
本技能提供了使用Retell AI构建事件处理流程（Runbook）的实现模式和代码示例。它专用于自动化复杂的语音代理工作流，适用于电话呼叫、突发事件通知和呼叫中心等场景的自动化处理。
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Retell AI语音代理与电话自动化

retellai-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Retell AI的深度使用指南和实现模式，专注于构建复杂的语音代理和自动化电话呼叫系统。它指导用户使用官方SDK来管理AI代理、处理API调用，并实现健壮的错误处理机制，适用于构建自动化呼叫中心或交互式语音系统。
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Retell AI SDK生产级模式

retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本资源提供了一系列生产级的Retell AI SDK最佳实践模式，用于构建高可靠的语音智能体。它涵盖了单例客户端管理、带LLM配置的类型化智能体创建、实现呼叫重试逻辑，以及处理大规模批量呼叫活动。适用于需要构建稳定、可扩展的语音自动化系统场景。
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RWKV 混合架构

rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
253
RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构，提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存，可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。
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实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。
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SGLang 结构化推理服务

sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
112
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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