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搜索 框架 ，共找到 553 条记录
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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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安全事件分级与分析

triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
340
该流程提供了一个结构化的安全事件初步分级和分析工作流。它采用NIST和SANS等行业框架，用于对安全警报进行分类、评估严重性（基于业务影响），并确定必要的遏制和升级响应措施。适用于SIEM/EDR警报分析或处理可疑活动报告。
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Astro：内容驱动型网站框架

astro
sickn33/antigravity-awesome-skills
170
Astro是一个高性能的内容网站框架，专为博客、文档、作品集等内容密集型网站设计。其核心特点是“岛屿架构”，默认不发送任何JavaScript到浏览器，极大提升了网站性能。它支持在同一项目中使用多种前端框架（如React, Vue, Svelte），是追求速度和灵活性的内容开发者的理想选择。
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代码库入职指南生成器

codebase-onboarding
affaan-m/everything-claude-code
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本工具可自动分析陌生的代码库，生成结构化的入职指南。它能系统性地检测项目的包清单、框架指纹、架构图、主要入口点和代码规范。适用于加入新项目或首次设置代码仓库的开发人员，帮助快速理解代码结构。
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Hono：极速边缘Web框架

hono
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
Hono是一个基于Web标准的极简高性能Web框架。它支持在Cloudflare Workers、Deno、Bun、Node.js等多种边缘运行时上运行相同的代码。非常适合构建高性能的API、BFF层或轻量级全栈应用，特别适用于需要低延迟的边缘部署场景。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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SvelteKit全栈开发框架

sveltekit
sickn33/antigravity-awesome-skills
50
SvelteKit是基于Svelte开发的官方全栈框架，用于构建高性能、现代化的Web应用。它集成了文件系统路由、服务器端渲染（SSR）、静态站点生成（SSG）、API路由和表单动作等全功能，并且保持了Svelte零运行时开销的优势。适用于需要构建复杂、数据驱动的Web平台，对性能和开发体验有高要求的场景。
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社区先行商业探索

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slavingia/skills
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引导创业者发现自身在的社区，洞察反复出现的问题，并据此在极简主义商业框架下寻找可长期服务的细分领域。
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首百客户销售策略

first-customers
slavingia/skills
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以《极简创业者》哲学为框架，指导创始人围绕“卖给第一百名客户”制定行动：亲友到社区再到冷启动，定价与指标迭代，先卖后发，强化学习反馈。
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Python 架构决策模式

python-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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面向 2025 年项目的 Python 架构技能，涵盖框架选择、异步与同步决策、类型提示策略和项目结构原则，强调思考而非照搬代码。
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UEFI引导程序木马持久性分析

analyzing-uefi-bootkit-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于进行UEFI固件和启动流程完整性分析的综合框架。它详细介绍了检测SPI闪存中的固件植入物、审计UEFI变量（PK, KEK, DB）、检查ESP分区中的未经授权组件，并分析启动链异常。适用于调查高级持续性威胁（APT）和验证系统安全态势，以对抗Rootkit和引导木马。
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