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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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面试系统与招聘流程设计
interview-system-designer
alirezarezvani/claude-skills
366
本技能用于设计、规划和校准全流程的职位面试系统和招聘流程。它可以帮助用户构建结构化的能力评估体系,生成针对性的面试问题,有效降低面试官偏差,确保招聘过程的客观性、一致性,并使其与岗位核心能力要求保持高度一致。适用于HR、招聘经理和人才发展专业人员。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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安卓UI自动化测试与验证
android-ui-verification
sickn33/antigravity-awesome-skills
154
本技能提供了一套系统化的安卓端到端UI测试和验证框架。它指导用户完成设备校准、使用uiautomator发现UI元素、执行复杂的交互操作(点击、滑动、输入),并通过截图和实时日志分析(logcat)进行结果报告。适用于确保React Native或原生Android应用的功能稳定性和界面正确性。
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总监跃迁教练
director-readiness-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
246
通过问诊式互动,聚焦PM向总监跃迁中准备、面试、上任与再校准的核心挑战,结合高度与时域框架给出实用、情景化的指导建议。
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VP/CPO 就位准备指导
vp-cpo-readiness-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
447
指导总监及资深产品负责人完成向VP或CPO的晋升,精准识别“产品-实践-人才”三维责任中的难点,结合实战问题提供准备、面试、入职和校准的落地建议与对话模板。
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FFUF网络模糊测试指南
ffuf-web-fuzzing
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
本指南详细介绍了FFUF(Fuzz Faster U Fool)的使用,这是一款基于Go语言的高速Web模糊测试工具。它专为渗透测试设计,涵盖了目录发现、子域名枚举、参数及POST数据模糊化等高级技巧。掌握FUZZ关键字、过滤和自动校准,能帮助用户系统性地发现目标网站的隐藏内容和潜在漏洞。
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战术共情谈判框架
negotiation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
一套基于战术共情和行为科学的高级别谈判框架。它帮助用户超越逻辑辩论,转而理解对话方的深层情感驱动和潜在需求。核心技巧包括战术共情、镜像提问、校准式提问和指控审核。适用于薪资谈判、合同议价、销售异议处理和困难对话,旨在挖掘隐藏信息,建立信任,从而实现更优结果。
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渐进式估算:AI辅助项目管理
progressive-estimation
sickn33/antigravity-awesome-skills
154
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。
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认知唤醒阶段营销定位
awareness-stage-mapper
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
该技能扮演认知心理学家的角色,用于诊断目标受众在购买旅程中的精确认知唤醒阶段(从不知情到高度认知)。它运用心理学模型来校准最合适的营销信息、说服路径和语言风格。当需要根据受众的知识水平和购买准备度来定制内容时使用,确保信息具有共鸣性,并避免引发用户抵抗。
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信任障碍诊断与信誉校准
trust-calibrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本技能模拟社会心理学专家,用于诊断目标受众对品牌、产品或某一品类所持有的具体信任障碍(如能力、意图、诚信等)。它根据受众的怀疑程度和产品类别,制定出最精准、最有效的信任信号(如认证、透明化证据)和最佳呈现顺序,以提升说服力,避免过度承诺。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
220
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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