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计算机视觉处理

processing-computer-vision-tasks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。

LLM提示缓存策略

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建多层级提示缓存体系，通过缓存前缀、整个响应及语义相似度匹配，将大模型成本降低近九成，并配合合理失效机制保障长期可用性。

LLM 提示工程

prompt-engineer

Jeffallan/claude-skills

面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。

提示工程模式汇总

prompt-engineering

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。

高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

引导团队掌握高级提示工程模式，涵盖少样本示例、思维链推理、模板体系与系统提示等内容，增强大模型在生产环境中的可靠性与可控性，并提供验证与优化流程。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Qdrant 向量相似度搜索

qdrant-vector-search

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 Rust 的高性能向量相似度引擎，适用于生产级 RAG 与语义搜索场景，支持混合过滤、多向量存储、分布式扩容以及 REST/gRPC 接入，低延迟提供推荐和检索服务。

RAG 系统架构师指南

Jeffallan/claude-skills

面向架构师，介绍构建生产级 RAG 系统的全流程：文档切块、嵌入生成、向量库配置、融合搜索、结果再排序与检索质量评估，适用于知识驱动的语义搜索和文档检索场景。

Ray 数据处理框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Data 提供可伸缩的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Ray Train、PyTorch、TensorFlow，轻松加载 Parquet/CSV/JSON/图片，用于跨节点的大规模预处理、ETL 或批量推理流程。

Retellai 自动化流程

retellai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过Composio Rube MCP套件让Retellai工具调用流水线自动化，涵盖先行搜索、连接检测、架构一致的执行及内存/会话管理。

Retell AI 次级工作流程

retellai-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

执行 Retell AI 核心 B 次级流程，补充主流程，完成准备、处理、收尾及 API 响应，方便自动化或集成场景。

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