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Hugging Face模型评估管理
hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格,导入外部基准分数,并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估,确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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Hugging Face论文发布与管理
hugging-face-paper-publisher
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
适用于AI研究人员和工程师,用于在Hugging Face Hub上发布、索引和管理学术论文。该工具支持自动从arXiv导入论文,将论文与模型/数据集关联,声明作者身份,并生成专业的Markdown格式研究文章,从而简化了整个科学出版流程。
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Hugging Face API 命令行工具构建
hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本,用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源,将复杂的 Hub 任务流程化,极大提高了开发和数据处理的效率。
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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 自动化测试
odoo-automated-tests
sickn33/antigravity-awesome-skills
279
指导如何编写并运行 Odoo TransactionCase、HttpCase 和浏览器巡检测试,包括数据准备、访问控制、CLI 命令与 CI 集成,快速验证模型与控制器行为。
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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型(如线性回归、逻辑回归),到使用MCMC采样、进行后验预测检验(PPC)和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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创业运营系统:六维模型
traction-eos
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
本系统为企业提供了一个完整的运营框架(EOS),旨在实现卓越运营,并将公司愿景与日常执行完美对齐。它涵盖了六个核心支柱(愿景、人员、数据、问题、流程、牵引力),并提供了V/TO、责任制图和记分卡等工具,帮助企业实现持续、可衡量的业务增长,适用于寻求结构化管理的中小型企业。
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精益创业方法论指南
lean-startup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
295
本指南提供了一个系统化的产品和商业模型验证框架。它指导用户遵循“构建-衡量-学习”循环,强调通过真实行为进行验证式学习,而非依赖表面数据。通过设计最小可行产品(MVP)来测试核心假设,帮助用户决定是继续发展还是进行战略转型。
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产品指标分析框架
product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
119
适用于产品经理和数据分析师,用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段(预PMF、增长、成熟期)定义关键KPI,并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析,确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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云环境渗透测试方法论
conducting-cloud-penetration-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
75
本指南详细介绍了在AWS、Azure和GCP等主流云平台执行授权渗透测试的方法论。内容涵盖共享责任模型、IAM权限配置错误利用、SSRF攻击云元数据服务,以及使用Pacu、ScoutSuite等工具进行安全评估。结果报告将对标MITRE ATT&CK Cloud矩阵,确保测试的专业性和深度。
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