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AI成本与使用量追踪

cost-tracking
affaan-m/everything-claude-code
51
本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。
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Pi 终端编程助手

pi-agent
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
244
介绍如何使用与构建 Pi —— 一个极简的终端编程助手框架。涵盖安装配置、供应商与模型设置、TypeScript 扩展、技能与包、主题、SDK 嵌入、RPC 与 JSON 事件流、会话解析、本地 llama.cpp 模型、自定义供应商、TUI 组件，以及 pi-subagents、pi-mcp-adapter 等生态包。
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Power BI 模型连接与管理

connect-pbid
data-goblin/power-bi-agentic-development
278
该技能利用PowerShell和TOM/ADOMD.NET连接本地Power BI桌面模型。它支持模型枚举、执行DAX查询、元数据修改（包括表、度量值、关系）和查询跟踪。当无法使用外部工具时，专用于管理和修改模型底层结构。
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配置SAML身份联合与Azure AD

access-with-stolen-session-cookie
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
209
本指南详细介绍了如何在本地Active Directory与Microsoft Entra ID之间建立SAML 2.0身份联合。它涵盖了混合身份架构、各种身份联邦模型（如AD FS、密码哈希同步等）的配置，以及完整的SAML认证流程。这对于将本地认证权威扩展到云资源并满足安全合规性要求至关重要。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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自动化Selenium测试脚本生成

selenium-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
本技能指导用户生成生产级别的Selenium WebDriver自动化脚本和端到端测试。支持Java、Python、JavaScript等多种语言，并能处理本地运行和TestMu AI云端的跨浏览器测试需求。作为高级QA架构师，它强调应用最佳实践，如使用显式等待（Explicit Waits）和页面对象模型（POM），确保测试代码稳定可靠。
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WebdriverIO端到端自动化测试

webdriverio-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本技能用于生成基于WebdriverIO (WDIO)的端到端（E2E）自动化测试，支持JavaScript和TypeScript。它涵盖了核心测试模式，包括页面对象模型（POM）、高级选择器和等待策略。用户可以配置本地或云端（如LambdaTest）环境，适用于模拟复杂的用户流程，确保应用程序跨多浏览器和环境的质量。
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AI成本与使用量追踪

cost-tracking
affaan-m/ECC
483
本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/ECC
313
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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大型语言模型配置与微调

llm-config
ruvnet/ruflo
169
用于配置本地部署的大型语言模型（LLM）推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调，或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。
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云端重载交易回测

trader-cloud-backtest
ruvnet/ruflo
355
该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。
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