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推理延迟分析器
inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务,在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导,生成生产级代码并校验输出标准,助力快速完成推理性能调优。
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Kling AI模型选择目录
klingai-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本技能是Kling AI模型的综合参考手册。它详细列出了视频生成(文本到视频/图生视频)、图像修复、唇形同步和虚拟试穿等多种模型的特性。用户可根据项目需求,从速度、质量和成本方面对比模型,选择最合适的模型用于内容创作。
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Kling AI视频性能优化指南
klingai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
450
本指南提供了优化Kling AI视频生成流程的综合策略。它指导用户如何根据使用场景,在速度、质量和成本之间做出权衡,从而选择最佳的模型和参数。内容涵盖性能基准测试、连接池优化、缓存策略和提示词工程最佳实践,确保生成过程高效且高质量。
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Kling AI视频生成生产级开发套件
klingai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
223
这是一个生产就绪的Python SDK,用于提供与Kling AI API集成的完整模式。它封装了JWT自动刷新、结构化请求/响应模型、长任务的指数退避轮询机制以及详细的错误处理。适用于构建稳定、高可靠性、需要高级文本或图像到视频合成能力的应用程序。
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Kling AI模型升级与迁移指南
klingai-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
本指南为开发者提供了安全迁移Kling AI视频生成模型版本(如v1.x到v2.x)的全面指导。内容涵盖了版本间的兼容性变更、参数差异、功能矩阵(包括原生音频和相机控制)以及代码示例,帮助开发者理解如何进行模型升级、A/B测试和实现可靠的回滚机制,确保API集成顺利。
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LangChain LLM应用架构指南
langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架,帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型(LLM)应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理(Agents)、链式调用(Chains)、记忆管理、检索增强生成(RAG)以及外部工具集成等核心模块,全面助力构建智能AI系统。
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LLaVA 视觉语言助手
llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
396
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合,提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力,适用于图像理解和视觉语言机器人。
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Mamba选择性状态空间模型
mamba-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
52
Mamba 是选择性状态空间架构,提供 Mamba-1 与 Mamba-2,可用 O(n) 复杂度处理百万级序列,节省显存、适配硬件、替代 Transformer 生成任务。
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Mistral:嵌入、RAG与函数调用工作流
mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现,以及完整的RAG(检索增强生成)流程。同时,它还详细演示了函数调用(Tool Use)机制,使大模型能够与外部工具和API进行交互,实现更复杂的业务逻辑。
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混合精度训练助手
mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导,涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪,生成可用代码与配置并进行校验。
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Mlflow 追踪配置
mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪,提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出,支持训练流程的数据准备与模型调优。
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极简GPT模型训练与学习系统
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
80
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现,专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构,使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流,包括数据准备、模型训练和文本生成,非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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