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超参数优化助手
tuning-hyperparameters
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数,生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标,适合提升精度、召回等性能。
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Vertex AI 部署助手
vertex-ai-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
该技能自动响应 Vertex AI 部署相关问询,提供部署流水线、模型服务、监控与生产化建议,并生成符合行业标准的代码与配置。
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向量语义文件搜索命令行工具
vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Vexor是一个基于向量技术的命令行工具,用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入,并结合大型语言模型的能力,允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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wandb实验日志记录
wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务,提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验,确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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深度代码上下文分析
audit-context-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
本技能提供了一个严格的框架,用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论,持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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差异化安全代码审计
differential-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
这是一种针对拉取请求(PR)、提交和代码差异(Diff)的深度安全代码审查流程。它超越了常规代码审查,重点关注身份验证、加密、外部调用和价值转移等高风险逻辑。本方法论强调基于证据的分析,要求构建详细的攻击场景模型,并生成结构化的审计报告,以发现遗漏的漏洞与回归。
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全栈Rails项目脚手架搭建
new-rails-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
本技能用于生成一个完整的、全栈式的现代化Rails项目脚手架。它配置了基于最佳实践的复杂技术栈,包括Rails 8、PostgreSQL、React、Inertia.js、Vite、Tailwind CSS、Sidekiq和Redis。适合需要从零开始构建复杂、生产级Web应用的开发者,确保代码结构、数据模型、后台任务和前端开发都遵循行业标准。
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Odoo 模块开发专家
odoo-module-developer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导构建自定义 Odoo 模块,涵盖清单、模型、视图、安全配置与 ORM 规范,支持新建模块、扩展模型、排查加载问题,并对已有代码进行最佳实践审查。
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卡帕蒂LLM编码指南
andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察,旨在指导用户在使用大语言模型(LLM)进行代码编写、代码审查或重构时,避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设,并定义可验证的成功标准,从而提升代码的简洁性和健壮性。
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SaaS产品变现与营收优化
monetization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供数字产品和SaaS平台的完整变现解决方案。它涵盖了从定价策略(免费增值、价值定价)到提升用户生命周期价值(LTV)的商业模型设计。同时,它提供了使用Stripe API实现订阅、支付流程、Webhook处理等全套的工程代码和最佳实践,帮助用户建立可持续的收入系统。
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雅恩·勒昆深度学习技术
yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术,覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论,并深入探讨了先进的自监督学习(SSL)模型,如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解,还提供了完整的PyTorch代码,适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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