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推荐系统构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

AI安全评估专家

alirezarezvani/claude-skills

定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。

AI 模型推荐助手

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github/awesome-copilot

分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

检测可用计算资源

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。

临床深度学习流程工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。

CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。

推荐系统管道架构设计

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affaan-m/everything-claude-code

本技能提供了一个系统化的框架，用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型（源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用），适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景，如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。

Power BI最佳实践分析器

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本技能提供了一个交互式流程，用于为Power BI语义模型生成、审计和优化最佳实践分析器（BPA）规则。它通过引导式的问答机制，首先收集用户的业务目标、组织标准和模型结构，最终推荐一套定制化的规则集，用于确保数据模型符合行业最佳实践和治理要求。

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