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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
316
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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真实用户监控实施

implementing-real-user-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
引导开发者选型RUM平台、确定核心指标（Core Web Vitals、页面加载时长等）并实施JavaScript埋点，以便收集和分析真实用户体验数据，实现性能优化。
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Instantly 核心工作流

instantly-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
116
指导开发者完成 Instantly 核心 Workflow A，包括初始化、执行与收尾，适用于主要用例、核心功能与 API 集成任务。
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Instantly 速率限制策略

instantly-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
71
指导开发者结合指数退避、抖动与幂等键来处理 Instantly API 限流，附带监控与排队示例以确保重试稳定可靠。
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Juicebox 错误诊断

juicebox-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
336
指导开发者诊断和修复 Juicebox API 常见错误，包括身份验证、配置冲突、资源缺失等问题，并提供收集诊断信息的后续步骤。
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Juicebox 本地开发循环

juicebox-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
348
为 Juicebox 集成工作配置本地开发流程，涵盖环境变量、模拟数据、测试工具和热重载脚本，让开发者能在沙箱中快速验证功能并提高迭代速度。
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Kling AI 陷阱指南

klingai-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
针对 Kling AI 的常见误区与陷阱提供总结，涵盖排查思路、最佳实践、异步模式、凭据安全与成本管控，帮助开发者在集成和运营过程中持续提升稳定性与安全性。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
102
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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Kotlin 协程专家

kotlin-specialist
Jeffallan/claude-skills
73
为 Kotlin 开发者提供协程、Flow、Compose、Ktor 与多平台的惯用实现方案，强调结构化并发、空安全与类型安全 DSL，适合 Android、服务端与共享模块开发场景。
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LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
261
指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。
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学习机会引导

learning-opportunities
tech-leads-club/agent-skills
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在 AI 辅助编码中提供学习练习，适用于新建模块、架构改造、数据库模式调整或用户提出“为什么”类问题后，帮助开发者主动理解设计并巩固技能。
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Lindy 常见错误指南

lindy-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
帮助开发者排查 Lindy AI SDK 常见错误，涵盖鉴权、速率限制、Agent 与工具故障，并提供调试清单与资源支持集成排障。
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