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句向量嵌入框架

sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。
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Sequelize 模型生成器

sequelize-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
339
自动化处理 Sequelize 模型创建，在后端开发中提供逐步指导、最佳实践、生产级代码与配置并对输出进行标准校验，适用于 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息与微服务架构场景。
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数据集划分助手

splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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初创企业财务预测模型

startup-business-analyst-financial-projections
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
用于为初创企业构建详细的3-5年财务预测模型。本技能涵盖基于群组的收入预测、详细的成本结构划分、人力资源规划、现金流分析以及关键商业指标（如LTV、CAC、烧钱率）的计算。能够生成保守、基准和乐观三种情景模型，是撰写商业计划书和进行融资准备的必备工具。
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Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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TensorFlow 服务部署

tensorflow-serving-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导，涵盖模型服务、监控与生产优化，生成规范化配置并校验输出，适用于需要快速上线的 ML 推理场景。
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威胁模型生成器

threat-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
在Security Advanced场景下自动提供威胁模型创建指导，包含实践步骤、合规代码和标准校验，适用于渗透测试和企业安全任务。
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Torchserve 配置生成器

torchserve-config-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
自动生成 TorchServe 部署配置，提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导，帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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机器学习模型训练

training-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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Triton 推理配置

triton-inference-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
自动提供 Triton 推理配置指导，针对模型服务、MLOps 管道、监控与生产环境优化，生成符合业界最佳实践的配置与代码。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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