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特征工程助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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特征重要性分析器

feature-importance-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
自动提供与机器学习训练相关的特征重要性分析建议，包括数据准备、模型训练、调参与实验跟踪，能输出生产级代码、配置与校验流程，贯彻行业最佳实践。
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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
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指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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精通Firebase后端架构设计

firebase
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能深入讲解如何使用Firebase构建完整且健壮的后端系统。核心知识点在于指导开发者从传统的关系型思维转向NoSQL的查询驱动思维，进行数据模型设计。内容重点强调了安全规则的编写、数据去规范化（denormalization）的最佳实践，确保构建的后端既高效又安全。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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ORM 代码生成器

generating-orm-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
根据用户对 ORM 框架（如 TypeORM、Prisma、SQLAlchemy 等）的需求自动生成实体模型和数据库模式，支持数据库到代码或代码到数据库的映射，快速推进后端开发。
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AI生成式引擎优化指南

geo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
288
本指南介绍了生成式引擎优化（GEO）的策略，帮助内容创作者将重心从传统的SEO（搜索引擎排名）转移到优化内容，使其能被各类AI模型（如ChatGPT, Claude等）准确引用。内容涵盖了从结构化数据、建立权威性到技术实现的全方位指导。
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Granola事件与Webhook自动化处理

granola-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
55
本技能指导如何利用Granola的事件触发机制（通过Zapier Webhooks）构建复杂的事件驱动自动化流程。它详细讲解了事件模型、数据载荷结构和高级过滤模式。使用提供的JavaScript或Python代码，用户可以实现根据参会者、内容关键词或时间进行数据清洗、分类，并自动将信息同步到CRM或任务管理系统。
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Groq数据安全与合规处理

groq-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
该工具提供了一个高安全性的封装层，用于管理所有流经Groq API的数据。它能自动扫描并脱敏输入提示和模型输出中的个人身份信息（如邮箱、电话、卡号、IP地址）。同时，它还会记录详细的调用审计日志和Token使用量，确保数据处理流程符合隐私和合规要求。
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Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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半二次量化方案

hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。
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