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LLM成本优化与架构设计

llm-cost-optimizer
alirezarezvani/claude-skills
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提供专业的LLM成本优化框架，帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术，系统性地降低AI API支出（可达40-80%）。旨在确保在成本受到严格控制的前提下，维持高质量、可扩展的AI功能。
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学术论文审稿助手

academic-paper-review
bytedance/deer-flow
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针对论文审稿、研究评估或总结类请求，提供结构化的学术评审分析，涵盖摘要、方法、贡献、文献定位与改进建议，适用于各个研究领域的上传 PDF 或链接资料。
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地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
342
该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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稳定强化学习算法库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。
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云端机器学习工作负载迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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Qdrant部署方案选择指南

qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
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本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud（零运维）和Qdrant EDGE四种部署模式，帮助用户根据项目需求（如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟）来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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科学AI资源发现中心

hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专为科学研究领域的机器学习（ML）用户设计。它提供了一个经过筛选的资源目录，包含生物、化学、基因组学和医学等领域的优质数据集、预训练模型和交互式演示。帮助研究人员高效发现和利用专业科学AI/ML资源。
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云攻击方法论

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SnailSploit/Claude-Red
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面向 AWS、Azure、GCP 的云安全攻击与渗透方法论，涵盖身份识别、凭据收集、枚举、提权、持久化、数据外传、横向移动、无服务器与云上 Kubernetes 攻击及规避检测，适用于授权评估。
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多视角学术论文评审专家

academic-paper-reviewer
Imbad0202/academic-research-skills
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本工具模拟了国际期刊的严谨多视角同行评审流程。系统会配置五位专业评审员（包括主编、领域专家和“魔鬼代言人”），从方法论、专业领域、创新性、核心论点等多个角度对学术论文进行批判性评估。支持完整评审、修改验证和评审者校准等模式，最终输出结构化的编辑决策和完整的修改改进路线图。
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具界AI代理循环设计

loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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