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LLM评估工具集

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
指导通过自动化指标、人工评估及大模型裁判策略，衡量提示、监控回归、验证生产部署质量。
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长上下文扩展技术

long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
438
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 与位置插值等方式扩展 transformer 模型的上下文窗，支持处理 32k～128k+ 令牌的长文档、实现高效位置编码与注意力偏置，便于微调、部署与开发长上下文能力的大模型。
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MCP服务器开发指南

mcp-builder
ComposioHQ/awesome-claude-skills
279
本指南指导如何开发高质量MCP服务器，使大模型通过精心设计的工具访问外部服务，涵盖调研、API学习、规划与 Python/TypeScript 实现等关键流程。
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企业级 Miles 强化学习

miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
258
提供 miles 框架下大规模 MoE 模型的强化学习训练指导，涵盖 FP8/INT4 低精度训练、训练推理对齐、推测式 RL 提速策略以及面向企业级部署的稳定性实践。
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Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
206
为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。
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Ollama 本地部署指南

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
自动完成 Ollama 的安装、模型选型与集成流程，适用于 macOS、Linux 或 Docker 环境，提供硬件检测、Python/Node.js 客户端与 REST 接口验证，帮助构建自托管离线大模型服务。
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OpenRLHF高性能训练

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
OpenRLHF 是基于 Ray 与 vLLM 的高性能 RLHF 框架，通过 ZeRO-3 与 GPU 资源共享加速 PPO、GRPO、RLOO 和 DPO 等算法的 7B-70B+ 大模型分布式训练。
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LLM提示优化

optimizing-prompts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。
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LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。
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凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台，通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用，支持自托管部署。
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多层提示缓存优化

prompt-caching
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
针对大语言模型的提示前缀、完整响应与语义相似度等层级缓存，降低调用成本同时强调失效策略与温度差异控制。
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高级提示工程实践

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
313
引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。
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