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大型语言模型微调与部署工作流

together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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无头CMS管理组件库

webiny-admin-cms-catalog
webiny/webiny-js
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这是一个全面的抽象层、类型和组件集合，用于构建强大的管理后台和内容管理界面。它支持数据模型、内容录入表单、GraphQL客户端以及生命周期事件处理，非常适合开发无头CMS解决方案。
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无头CMS API抽象库

webiny-api-cms-catalog
webiny/webiny-js
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这是一个用于无头内容管理系统（Headless CMS）的综合API抽象层。它提供了内容条目、模型和组等核心数据类型的定义，以及丰富的事件处理和用例模式，帮助开发者高效构建基于CMS的应用。
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代码化创建无头CMS内容模型

webiny-api-cms-content-models
webiny/webiny-js
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本技能详细介绍了如何使用ModelFactory设计模式，通过代码实现无头CMS内容模型的创建、配置和管理。用户可以定义复杂的字段类型、设置数据验证规则、配置界面布局以及管理API命名，是扩展和定制CMS核心功能的关键指南。
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网站构建器组件开发与集成

webiny-website-builder
webiny/webiny-js
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本技能指南详细介绍如何利用SDK为网站构建器平台开发和集成自定义组件。开发者可以学习组件的注册流程，定义各种配置化输入类型（如文本、图片、颜色等），处理复杂的数据模型，实现主题定制，并构建Server Components来获取CMS数据。适用于构建具有专业、可编辑功能的网站编辑器。
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掌握AI脚本编程与自动化处理

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github/awesome-copilot
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学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。
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数据泄露影响范围分析

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github/awesome-copilot
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该技能提供主动的、全面的数据泄露影响范围分析，用于在事件发生前量化潜在的业务和监管风险。它能够盘点代码库中的所有敏感数据资产（如PII、PHI），追踪复杂的数据流向，识别所有潜在的泄露向量，并计算出“泄露范围”。报告包含法律来源的准确罚款数据和模型估计值，帮助团队进行合规和安全加固。
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代币使用量和节省量追踪器

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JuliusBrussee/caveman
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本技能用于实时显示当前会话的实际代币使用量和预估成本节省额。它直接从会话日志读取数据，无需模型进行估算，确保了指标的客观性和准确性。用户通过触发`/caveman-stats`即可查看实时的性能和成本使用数据。
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科学领域机器学习资源发现

hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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科学领域机器学习资源发现工具。它是一个精选的索引，汇集了生物学、化学、物理学、医学等多个科学领域的AI/ML数据集、模型和互动演示。帮助研究人员高效发现和使用高质量的科学资源，解决复杂的科学计算和研究问题。
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AI/ML安全专家攻击手册

ai-ml-security
yaklang/hack-skills
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本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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网页数据源追溯审计工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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FastAPI生产级最佳实践模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了一套用于构建生产级、可扩展FastAPI API的架构模式和最佳实践。内容涵盖了清晰的项目结构划分、使用依赖注入管理数据库会话和认证、通过Pydantic定义请求和响应模型，以及处理异步I/O操作等关键环节，确保代码的健壮性和可维护性。
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