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服务等级目标监控指南

observability-monitoring-slo-implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
本技能专注于服务等级目标（SLO）和服务等级指标（SLI）的实施，用于建立和维护服务可靠性标准。它指导用户设计全面的SLO框架、计算错误预算，并构建可靠的监控系统。适用于需要将服务可靠性目标与业务优先级对齐，实现数据驱动的性能管理和持续改进的工程场景。
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开放证据审查与文献合成

openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级，并自动生成符合学术规范格式（如AMA）的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
474
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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测试编排与并行执行

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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绩效付费广告指南

paid-ads
coreyhaines31/marketingskills
233
指导营销人员在 Google、Meta、LinkedIn 等平台上策划、执行与扩展付费投放，涵盖目标定位、预算分配、创意框架与优化策略，提升 CPA 与 ROAS 效率。
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PCI DSS 验证器指南

pci-dss-validator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
自动处理 PCI DSS 验证相关任务，指导安全专家遵循最佳实践，生成生产级代码与配置，并对照合规框架校验结果。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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Python项目脚手架生成器

python-development-python-scaffold
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能充当专业的项目架构专家，用于生成完整、符合生产环境标准的Python项目骨架。它全面支持FastAPI、Django全栈应用、库开发以及命令行工具等多种架构。生成的项目结构遵循最佳实践，包含依赖管理、类型提示和完整的测试框架。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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MITRE ATT&CK红队战术指南

red-team-tactics
sickn33/antigravity-awesome-skills
492
本指南是基于MITRE ATT&CK框架的红队战术手册。它系统地涵盖了整个攻击者生命周期，从侦察、初始入侵到权限提升、防御规避、横向移动和数据外泄等所有阶段。本技能专用于授权的安全评估，旨在模拟真实威胁，帮助组织识别关键的防御漏洞和加固安全防御体系。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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