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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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OpenAI 自动化工具

openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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临床证据检索与决策支持

openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。
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Perplexity带引用来源搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity数据处理与优化

perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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AI驱动的研究架构设计

perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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Perplexity API集成模式与最佳实践

perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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基于文件的AI智能体规划

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OthmanAdi/planning-with-files
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一种面向AI编码智能体的持久化文件规划系统。通过在本地磁盘维护任务计划、发现记录和进度文件，防止因上下文丢失或重置而丢失工作状态，支持自动会话恢复。
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提示守卫检测器

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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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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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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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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
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设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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