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搜索 模型 ，共找到 319 条记录
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Perplexity 可靠性模式

perplexity-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
指导通过缓存、模型降级、流超时保护和引用校验等策略提升 Perplexity 搜索增强服务的稳定性与容错能力，应对延迟波动与调用失败。
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凤凰 AI 可观察平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台，通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用，支持自托管部署。
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事件投影模式指南

projection-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
465
面向事件源系统的投影和读模型构建指南，适用于 CQRS 读侧、物化视图、仪表盘、搜索索引与查询性能优化等场景。
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高级提示工程实践

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
313
引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。
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提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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高级提示工程模式

prompt-engineering-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
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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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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Pyvene 因果干预框架

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
109
面向 PyTorch 模型的声明式因果干预工具，包含激活修补、因果追踪与互换干预训练，便于研究者验证模型组件的因果作用并共享实验。
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LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
243
将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。
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正则与大模型结构化解析

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
349
一个以正则优先的结构化文本解析框架，在可重复模式下先用正则提取，再以置信度评分找到边缘问题并交给 LLM 验证，兼顾成本与准确率。
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Replicate 模型自动化

replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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