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共 1659 个技能
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Grok 委托编码编排

grok-delegate
sickn33/agentic-awesome-skills
162
将范围明确的编码任务委托给 Grok Build CLI 实现，由编排者负责撰写任务说明、调度执行、等待与复核产出并最终提交落地，确保代码质量与责任归属。
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Hugging Face Hub MCP 集成

hf-mcp
sickn33/agentic-awesome-skills
156
该技能允许 AI 助手通过 MCP 服务器工具连接 Hugging Face Hub。用户可搜索模型、数据集和论文，获取仓库详情，运行计算任务，并将 Gradio Spaces 作为 AI 工具使用。适用于需要直接访问 HF 生态系统进行模型发现、训练和部署的工作流。
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HF模型内存估算

hf-mem
sickn33/agentic-awesome-skills
465
估算Hugging Face Hub上Safetensors或GGUF模型推理所需内存/VRAM，通过HTTP范围请求无需下载权重。支持实验性KV缓存估算。
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分层智能体记忆

hierarchical-agent-memory
sickn33/agentic-awesome-skills
55
通过将上下文拆分为目录级CLAUDE.md文件来降低令牌成本。自动搭建分层记忆结构，通过仪表盘追踪节省量，路由智能体到正确的子上下文，并提供审计和洞察命令。
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托管智能体基础设施

hosted-agents
sickn33/agentic-awesome-skills
249
在远程沙箱环境中构建后台编码智能体，涵盖镜像预构建、快照恢复、预热池、并行文件读取与自生成会话等基础设施，实现高并发、可协作的规模化执行。
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Azure AI 托管智能体

hosted-agents-v2-py
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145
使用 Azure AI Projects SDK 构建基于容器的 Azure AI 托管智能体。涵盖安装、认证、ImageBasedHostedAgentDefinition 参数、版本管理、资源分配、协议版本及工具配置。
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Hugging Face 命令行工具

hugging-face-cli
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126
Hugging Face Hub 命令行工具（hf），用于下载、上传和管理模型、数据集、空间、存储桶、仓库、论文、任务等。支持身份验证、缓存管理和存储桶操作。
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Hugging Face社区评估

hugging-face-community-evals
sickn33/agentic-awesome-skills
90
使用inspect-ai和lighteval在本地硬件上对Hugging Face Hub模型进行评估。支持后端选择、本地GPU评估，并在vLLM、Transformers和accelerate之间进行选择。
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Hugging Face 模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
90
此技能用于在 Hugging Face 模型卡片中添加和管理结构化评估结果。支持从 README 内容中提取评估表格，通过 Artificial Analysis API 导入基准分数，并使用 vLLM 或 lighteval 后端运行自定义模型评估。确保与 model-index 元数据格式兼容，适用于模型发布准备。
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Hugging Face 云端任务运行

hugging-face-jobs
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375
在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 工作负载，使用托管的 CPU、GPU 和 TPU。支持批量推理、数据处理和定时任务，无需本地设置。通过集成的密钥管理安全地将结果持久化到 Hugging Face Hub，并处理身份验证。
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Hugging Face 模型微调训练

hugging-face-model-trainer
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473
使用 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言及视觉模型。支持 SFT、DPO、GRPO 等训练方法，并提供 GGUF 转换以支持本地部署。需 Pro 账户及 HF_TOKEN 保存至 Hub，适用于云端 GPU 训练，无需本地环境。
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Hugging Face 论文发布器

hugging-face-paper-publisher
sickn33/agentic-awesome-skills
171
在 Hugging Face Hub 上发布和管理研究论文。支持创建论文页面、将论文链接到模型/数据集、声明作者身份，并生成专业的基于 Markdown 的研究文章。适合 AI 工程师和研究人员使用。
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