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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

声明式语言模型编程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

DSPy 通过声明式方式组织语言模型任务，构建模块化的 RAG、Agent 或分类器管道，并结合自动提示/优化器持续提升输出质量，适用于需要可靠复杂工作流的 AI 项目。

特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。

LangChain 性能调优

langchain-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

涵盖基准测试、缓存、批处理、流式、提示长度控制、连接池与模型选择等步骤，帮助 LangChain 应用降低延迟、提升吞吐并优化生产性能。

产品发布策略

launch-strategy

coreyhaines31/marketingskills

此指南为 SaaS 团队规划发布策略，提供 ORB 渠道模型与五阶段流程，聚焦自有、租赁与借力渠道，稳步制造热度、吸引用户并提升转化。

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 性能调优

mistral-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过缓存、批量、连接复用、流式和模型选择等手段，降低 Mistral AI 接口延迟、提升响应稳定性，适合生产环境中追求高并发与快速反馈的集成场景。

模型融合技巧

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Mergekit 在 CPU 上通过 SLERP、TIES、DARE、任务算术或线性方法融合多个微调模型，快速试验组合、保留多领域能力并提升指标表现，无需重新训练即可部署。

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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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过示例和流程介绍少样本、思维链、模板体系以及系统提示等模式，帮助团队在复杂场景下提升大模型的稳定性、性能和可控性。

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