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回归分析助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

Perplexity 性能调优

perplexity-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过挑选合适模型、缓存查询哈希、为长研究启用流式输出以及对请求进行批处理和去重，提升 Perplexity Sonar API 在研究和事实核查类场景下的响应速度和成本效率。

事件投影模式指南

projection-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向事件源系统的投影和读模型构建指南，适用于 CQRS 读侧、物化视图、仪表盘、搜索索引与查询性能优化等场景。

简易偏好优化训练

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。

Swift 可接近并发模式

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affaan-m/everything-claude-code

介绍 Swift 6.2 可接近并发模型，默认保持在主 actor 上、通过 @concurrent 额外卸载、MainActor 推断与协议一致性，帮助迁移、规避数据竞争并优化性能。

TensorBoard 可视化工具集

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 是谷歌的 ML 可视化工具，可查看训练损失/准确度曲线、对比实验、调试模型、展示图结构、低维空间投影与性能剖析，适配 PyTorch 与 TensorFlow。

模型版本追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索，适用于需要模型注册或部署支持的场景。

机器学习模型训练

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

超参数优化助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。

TwinMind 性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过音频预处理、按场景配置模型、流式优化和去重缓存，提升 TwinMind 转录准确率和处理效率，适合需要高质量、低延迟输出的项目。

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