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搜索 c-pro ，共找到 612 条记录
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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Solana 安全扫描

solana-vulnerability-scanner
trailofbits/skills
474
该技能对原生 Solana 或 Anchor 程序执行安全审计，检测 6 类关键漏洞（任意 CPI、PDA 校验缺失、权限/签名检查遗漏、伪造 sysvar、指令自省不当等），适用于上线前评估与跨程序调用审查。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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音素级发音训练工作流

speak-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
该工作流提供专业的音素级发音分析，能够深入识别用户语音中的薄弱环节，而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环，生成详细的弱点报告，并提供针对性的练习短语，从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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AI语言辅导与发音评估

speak-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
377
本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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配置Speak语言学习API

speak-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置，以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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Stannp 自动化

stannp-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
97
通过 Composio 的 Rube MCP 完成 Stannp 操作的自动化：先搜索工具确认 schema，再检查连接激活，按规定字段执行接口，并复用会话与内存参数，确保流程稳定。
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流式推理部署

streaming-inference-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
在询问流式推理架构或实施方案时，自动提供模型服务、MLOps、监控与生产就绪配置的部署流程指导。
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子代理创建指南

subagent-creator
tech-leads-club/agent-skills
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提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程，涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写，以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例，帮助在复杂多步任务中分工委托。
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超能力实验室环境指南

superpowers-lab
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个专门的实验室环境和模式指南，用于探索和利用Claude AI框架中的高级能力。适用于需要一个结构化的空间来测试、开发和理解复杂的AI工作流和先进功能的场景。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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