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LLM 提示工程

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Jeffallan/claude-skills

面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。

提示工程模式汇总

prompt-engineering

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。

高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

引导团队掌握高级提示工程模式，涵盖少样本示例、思维链推理、模板体系与系统提示等内容，增强大模型在生产环境中的可靠性与可控性，并提供验证与优化流程。

LLM 量化工具包

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。

外部大模型代码复审

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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。

高级提示工程工具

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alirezarezvani/claude-skills

Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。

高吞吐量大模型服务

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 vLLM 的分页注意力、连续批处理、量化与张量并行等机制，在受限 GPU 内存下高效部署大模型服务，适合生产 API、离线批推理与高并发场景。

简易偏好优化训练

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。

猜测式解码加速

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过猜测式解码、Medusa 多头和前瞻 Jacobi 策略，提升大模型推理速度 1.5-3.6 倍，适合实时对话、生成和算力受限部署场景，兼顾质量与低延迟。

TensorRT LLM 加速平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

在 NVIDIA GPU 上加速大语言模型推理，结合量化（FP8/INT4）、自动批处理和多卡扩展，实现高吞吐、低延迟的生产级服务，适合实时部署与 GPU 密集型场景。

Megatron 大型模型训练

training-llms-megatron

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Megatron-Core 通过张量、流水线、上下文和专家并行策略，在 H100 集群上高效训练 2B~462B 参数的 LLM，是 Nemotron、LLaMA、DeepSeek 等项目的生产就绪框架。

MuAPI 媒体编辑增强

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SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

利用 Flux Kontext、GPT-4o、Midjourney 等 AI 模型对图像和视频进行提示式编辑，支持放大、背景去除、人脸互换、口型同步与动态特效等一键增强功能。

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