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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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Parallel Web 研究助手

parallel-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Parallel Web 研究技能通过 Parallel Chat 与 Extract API 搜索网络、开展深度调研并生成带来源的摘要，支持模型选择、JSON 输出和引用验证，适合市场、新闻、技术及通用信息采集。
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高级LLM评估技术

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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AI图像生成与编辑工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该智能工作室充当视觉创意总监，能根据用户需求自动选择最合适的AI模型。它具备专业的双重能力：一方面生成超写实的人像照片（适合网红、专业头像）；另一方面处理艺术创作、插画生成以及图像编辑（如放大、修补、抠图）。适用于需要专业视觉效果的创意内容创作。
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实验设计与流程规划

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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MCP服务器构建指南

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anthropics/claude-plugins-official
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本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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使用 Claude API 构建应用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导开发者使用 Claude API、Anthropic SDKs 或 Agent SDK 构建基于大型语言模型的应用程序。它提供了全面的指南，包括语言检测、最佳实践（如默认模型和流式传输），以及根据实际需求（API 调用、工作流或 Agent）选择正确的开发层级。
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本地Hugging Face模型评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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Transformers.js JavaScript 机器学习

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。
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PyTorch 训练秘籍

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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上下文感知API接入引导

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github/awesome-copilot
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这是一个上下文感知API的交互式引导工具，专为Context-Matic MCP服务器设计。它解决了通用AI模型代码过时或不准确的问题，充当实时、版本感知的底层数据源。该流程会带用户了解服务器功能，演示核心工具（如API检索、模型搜索和端点查找），并引导用户选择和探索项目所需的可用API。
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Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
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这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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