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混合精度训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。

渐进式估算：AI辅助项目管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供先进的项目估算能力，可适应纯人工、人机混合或AI代理驱动的开发模式。它利用基于研究的PERT统计和置信区间（P50/P75/P90），为开发任务、积压列表和容量规划提供科学的工时预测。系统通过实际完成数据进行持续校准，确保在人机协作和AI辅助环境下的估算精度。

学术论文图表与架构生成

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。

EVM代币精度安全管理

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affaan-m/everything-claude-code

本工具用于解决EVM生态系统中的小数点不一致性问题，防止残高或USD值因精度计算错误而产生“静默”的数位差异。核心功能包括运行时查询代币精度、跨链缓存机制、处理跨链桥接代币的精度漂移，确保在构建机器人、仪表盘和DeFi工具时，数据的准确性和一致性。

利用音乐奖项进行艺人交叉搜索

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EverMind-AI/EverOS

该技能利用音乐奖项（如格莱美提名和获奖信息）作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索，用户可以进行交叉比对，将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对，从而极大地缩小候选范围，实现高精度的艺人识别与验证。

查询结果量扩展优化

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github/awesome-copilot

当查询需要从多个分片（shards）获取大量结果时，该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制，而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值，然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量，从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性，同时确保了结果的高精度。

上下文修剪与令牌预算管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。

PDF转换智能路由器：结构化数据提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。

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