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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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Moneybird 自动化指南

moneybird-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
66
通过 Rube MCP 和 Composio 工具集，先搜索当前工具再管理 Moneybird 连接，确保使用符合 schema 的参数执行任务，实现自动化操作。
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实时API监控与可观测性

monitoring-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
440
用于构建全面的实时API监控系统。它指导如何收集关键指标（如请求速率、延迟、错误率），配置健康和就绪检查点，搭建Grafana仪表盘，并实现基于服务等级目标（SLO）的告警。适用于需要确保API在生产环境中高可用性和高性能的复杂场景。
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单体仓库架构与构建系统专家

monorepo-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本技能旨在指导用户建立和优化大型单体仓库（Monorepo）架构。它专注于构建系统、依赖管理和CI/CD流水线的优化，掌握Nx、Turborepo、Bazel等高级工具，帮助开发者解决多项目协作中的依赖复杂性、提升构建速度，并实现高效的代码共享和任务编排。
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单体仓库管理与优化

monorepo-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
本技能专注于构建和维护高效、可扩展的单体仓库（Monorepo）。它涵盖了实现代码共享、保证跨多个应用和包的一致性工具链、以及管理原子性变更的策略。适用于设置新的单体仓库架构、进行仓库迁移以及优化复杂的CI/CD流程。
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情绪板设计指南

moodboard-creator
davepoon/buildwithclaude
86
在进入开发前，通过整理灵感素材与调研成果，梳理色彩、排版、模式等元素，反复征求反馈后形成明确的视觉方向，支撑后续实现。
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Moodle外部API开发指南

moodle-external-api-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
本指南详细介绍了如何在Moodle学习管理系统（LMS）中创建自定义外部Web服务API。它遵循Moodle的API框架和编码标准，指导开发者实现完整的API功能。内容涵盖了参数定义、业务逻辑执行和数据返回结构，用于将Moodle核心功能安全地暴露给外部应用程序使用。
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服务网格 mTLS 安全配置

mtls-configuration
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能提供了一份关于服务网格架构下实现双向TLS（mTLS）的完整指南。它详细介绍了如何使用Istio、Cert-Manager和SPIFFE等工具，在服务间建立零信任的安全通信机制，确保内部服务流量加密和身份认证。
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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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跨平台功能开发工作流

multi-platform-apps-multi-platform
sickn33/antigravity-awesome-skills
464
该工作流提供了一个完整的跨平台功能开发指南。它采用API优先架构，首先定义统一的API契约和设计系统。随后，它指导团队并行地在Web（React/Next.js）、iOS（SwiftUI）、Android（Compose）和桌面端实现功能，确保所有平台具备一致的用户体验和业务逻辑，从而大幅提高开发效率和代码可维护性。
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AI驱动的PPT生成与分析

nanobanana-ppt-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
此技能利用AI技术实现专业PPT的自动化生成。它能够对输入文档进行深度分析，提取核心知识点，智能构建演示文稿的逻辑结构，并结合风格化图像，将原始资料高效转化为专业、美观的演示文稿。
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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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