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搜索模型提升，共找到 58 条记录

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LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev

github/awesome-copilot

本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。

AI搜索优化与内容可引用性

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。

谈判与说服力提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree

本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学，教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略，帮助用户达成共赢结果，所有指导均强调道德和价值创造，绝不教授操控技巧。

PyTorch Lightning 深度学习框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。

scikit-survival：生存时间分析库

scikit-survival

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库，用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景（如右删失数据），支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标（如C-index）评估模型性能，适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。

标注数据管理工具

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SharpAI/DeepCamera

本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。

Claude API性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的Claude API优化指南，旨在帮助开发者降低延迟和API使用成本。核心优化点包括：利用提示词缓存（大幅降低成本）、根据任务类型选择最优模型（Haiku/Sonnet/Opus）、使用流式传输提升用户体验，以及精确控制Token数量。适用于构建高效率、低延迟的LLM应用。

金融逻辑流程图可视化

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RKiding/Awesome-finance-skills

本技能专注于将复杂的金融逻辑流（如传导链、投资论点）转化为可视化的图表。它能生成兼容Draw.io的XML格式，帮助用户清晰地理解和展示复杂的金融模型或因果关系，提升知识表达的专业性和说服力。

跨文化沟通与情商提升

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24kchengYe/human-skill-tree

本技能旨在提供一套跨文化沟通的实用指南，帮助用户在国际化和多元文化环境中提升情商（CQ）。内容涵盖了Hofstede、文化地图等经典模型，教授如何理解文化差异，调整沟通风格，避免跨文化误解，特别侧重于职场商务场景下的实战应用和冲突解决策略。

Algolia搜索性能优化指南

algolia-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的Algolia搜索性能调优指南。它涵盖了从数据模型优化（精简记录大小、选择属性）到高级索引配置（优化筛选器、配置副本策略）以及客户端缓存实现，旨在显著降低搜索延迟，提升用户体验。

Cohere API性能调优指南

cohere-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率，显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输（Streaming）以提升用户体验、高效批量嵌入（Batching）处理、向量压缩以及部署缓存机制。

CoreWeave GPU性能调优指南

coreweave-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。

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