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AI深度学习GPU性能优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。

实验计划至代码实现部署

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。

交互式训练健康监测

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。

系统资源检测与计算策略

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能用于在进行任何计算密集型任务前，自动检测并报告系统所有的计算资源，包括CPU核心数、GPU支持（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、内存和磁盘空间。它不仅提供简单的资源指标，更生成包含战略性、上下文感知建议的JSON报告。这些建议能指导用户在数据分析或模型训练前，做出最佳的计算架构决策，例如是否需要采用Dask进行内存外计算，或选择最佳的并行处理参数。

生物信息学工作流平台

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Latch是一个强大的Python框架，专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流，无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具，并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程，确保计算生物学实验的高可重复性和效率。

ClickHouse成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份全面的指南，旨在帮助用户优化ClickHouse Cloud的运行成本。内容涵盖了存储优化（如压缩和TTL策略）、计算资源调优（如自动伸缩和线程限制）以及关键的查询效率改进，能有效降低您的数据存储和计算支出。

优化Foundry成本和性能

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了全面的技术指导，用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换（Incremental Transforms）大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置，以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook，从而实现成本效益和系统稳定性。

云原生分子建模工作流平台

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Rowan是一个基于云原生架构的综合性分子模拟和药物化学平台。它通过Python API提供统一接口，用于实现复杂的药物发现工作流，包括pKa预测、构象搜索、分子对接（单体和类似物系列）、蛋白质-配体共折叠和分子动力学模拟。用户无需维护本地高性能计算或GPU资源，即可进行大规模、可编程的批处理筛选。

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