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模型剪枝助理

model-pruning-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
在机器学习部署场景中，一旦提到模型剪枝相关需求，即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程，协助模型上线与优化。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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模型智能路由与成本优化

openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力（如深度推理、代码生成）以及当前的成本预算，动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制，可以确保系统在构建多模型应用时，既能达到最佳性能，又能有效控制运营成本。
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OpenRouter与OpenAI兼容迁移

openrouter-openai-compat
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
161
本技能指导开发者如何将代码从直接调用OpenAI API迁移到使用OpenRouter。通过最小化的代码修改（主要更新基础URL和API密钥），用户即可通过统一的SDK接口访问来自OpenRouter所有提供商的400多个模型，确保了极高的API兼容性和模型切换的灵活性。
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OpenRouter API迁移与升级指南

openrouter-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本技能旨在指导开发者将应用程序从直接调用OpenAI或Anthropic等各提供商的API，迁移到统一的OpenRouter网关。内容涵盖代码修改、Base URL更新、API Key管理、自定义Header添加，以及模型ID的正确前缀化，确保项目平稳升级和多模型兼容性，简化了API调用流程。
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深度学习模型优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。
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结构化文本生成器

outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
355
Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。
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Perplexity API 迁移与模型升级指南

perplexity-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在帮助开发者平稳地将代码和API从旧版Perplexity模型（pplx-api）迁移到最新的Sonar系列模型。它详细列出了模型名称、基础URL和参数的更新映射，涵盖了从弃用模型到当前活跃模型的所有变动，确保您的应用能兼容Perplexity API的最新规范。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。
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外部大模型代码复审

second-opinion
trailofbits/skills
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调用 OpenAI Codex 或 Google Gemini 的命令行工具，自动审查未提交修改、分支差异或指定提交，快速产出独立的第二视角问题清单以辅助发布或 PR 准备。
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