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大模型提示优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills

面向提示工程专家，提供宪法式 AI、链式思维、模型定制等高级提示优化方法，提升准确率、降低幻觉并节约令牌成本，助力生成生产级提示。

Mistral 费用优化

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通过模型选择、成本估算、预算监控和提示优化，帮助团队分析 Mistral 账单、减少 API 支出、提前预警用量，适用于掌握复杂任务的预算控制流程。

模型导出助手

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自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。

LLM模型剪枝优化

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使用Wanda、SparseGPT和结构/非结构/N:M稀疏剪枝，在不重训情况下将LLM压缩约50%，适配加速卡或边缘设备，减少内存与延迟。

模型剪枝助理

model-pruning-helper

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在机器学习部署场景中，一旦提到模型剪枝相关需求，即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程，协助模型上线与优化。

模型注册管理器

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在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。

模型版本管理助手

model-versioning-manager

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提供模型版本管理的自动化指导，涵盖模型服务、监控和生产优化，响应用户关于模型版本管理器的请求。

OpenRouter 模型路由

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实现 OpenRouter 模型路由，支持 A/B 测试、渐进发布与性能驱动的模型选择，便于在多个环境中优化多模型部署与实验。

OpenRouter 费用指南

openrouter-pricing-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

解析OpenRouter计费模型与成本估算，并给出选型建议，帮助在预算制定与API集成阶段优化费用并验证连接。

Flash Attention优化

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 Flash Attention 加速 Transformer 关注机制，可提供 2-4 倍速度提升和 10-20 倍内存节省，适用于 PyTorch 原生、flash-attn 库、H100 FP8 和滑动窗口等长上下文模型，解决显存瓶颈并提速推理。

深度学习模型优化

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通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。

LLM提示优化

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分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。

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