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代码模型基准评测

evaluating-code-models

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 BigCode 评测工具在 HumanEval、MBPP、MultiPL-E 等 15+ 基准上跑 pass@k 指标，用于比较代码模型的生成质量、多语言支持以及量化或指令调优版本的表现。

机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

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。

Kling AI 视频模型指南

klingai-model-catalog

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导用户了解 Kling AI 的视频生成模型、比较功能、结合质量/速度/成本的取舍，并提供测试与模型推荐的步骤，帮助选出适合特定场景的方案。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

SHAP模型解释

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 SHAP 值解读模型预测，产出全局与局部图表（如 beeswarm、waterfall），比较模型、排查偏差，落地可解释 AI。

Statsmodels统计建模与计量

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

闪电网络架构审查

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sickn33/antigravity-awesome-skills

负责审查比特币闪电网络协议设计，比较通道工厂方案，分析二层扩容权衡，并评估信任模型、链上占用、共识要求、HTLC/PTLC兼容性、可用性及守望者违规检测等关键维度。

PyMC 贝叶斯建模流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 PyMC 5+ 演示贝叶斯模型从数据准备、先验/后验检验、MCMC 推断、诊断、模型比较到预测的全流程，适合层级模型、不确定性建模和缺失数据处理等复杂任务。

本地大模型部署专家

local-llm-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供本地大模型部署的全流程方案，从VRAM/RAM规划、量化格式比较到Ollama、llama.cpp、vLLM和LM Studio的推理配置，强调隐私优先的离线运行。

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