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LLaVA 视觉语言助手

llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
101
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API，实现多智能体编排、高级检索增强生成（RAG）流程（如RAG Fusion、HyDE）和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期，包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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Loki 模式自治系统

loki-mode
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Loki Mode 是一个多智能体自治运行系统，将产品需求驱动的流程自动推进至生产环境，结合 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic、AWS Bedrock 等研究能力，遵循 RARV 循环与效率指标来 orchestrate 任务。
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Mailcoach 自动化流程

mailcoach-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Mailcoach 操作，先搜索最新工具模式，确保连接激活，再按 schema 执行多工具流程，整个过程遵循会话、内存和分页规范。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试

mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算，确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性，是构建高质量AI应用的必备环节。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI API 快速上手指南

mistral-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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顶级 AI 会议论文撰写

ml-paper-writing
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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Mergekit 模型融合实战

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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通过 Mergekit 在无需重训的前提下融合多个微调模型，交叉叠加数学、编程与对话能力，涵盖 SLERP、TIES、DARE、任务算术与线性融合，助力快速打造高性能多技能模型并部署。
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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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