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迁移学习适配工具

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自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

CQRS 实践指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

指导团队实施 CQRS，包含命令与查询分离、只读模型投影与同步，以及面向可扩展事件源系统的性能和恢复验证。

Deepgram 性能调优指南

deepgram-performance-tuning

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针对 Deepgram 转录，指引如何做音频预处理、连接池、模型选择、流式传输、并发控制与缓存策略，从而提升速度、降低延迟，适用于高负载语音管道。

机器学习模型评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

Groq 性能调优指南

groq-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者通过模型策略、流式响应、语义缓存与并行请求来优化 Groq API，确保追求低延迟的业务持续获得稳定的超低时延推理结果。

推理延迟分析器

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本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。

LangChain性能优化指南

langchain-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供基准测试、缓存、批量/异步处理、流式输出及提示/模型优化的实操建议，帮助 LangChain 应用降低延迟、提升吞吐、节省资源，适用于需要加速响应的场景。

Mistral 性能调优指南

mistral-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队通过选择合适模型、启用流式、缓存确定性请求、精简提示语和控制并发来降低 Mistral AI 的响应延迟并提升吞吐量。

OpenRLHF高性能训练

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

OpenRLHF 是基于 Ray 与 vLLM 的高性能 RLHF 框架，通过 ZeRO-3 与 GPU 资源共享加速 PPO、GRPO、RLOO 和 DPO 等算法的 7B-70B+ 大模型分布式训练。

OpenRouter 模型路由

openrouter-model-routing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

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。

结构化文本生成

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。

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