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搜索 硬件 ，共找到 128 条记录
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ARM Cortex-M 嵌入式固件开发

arm-cortex-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
专注于ARM Cortex-M微控制器（如STM32、Teensy）的底层嵌入式固件和驱动开发。能够设计和实现完整的、可编译的驱动模块，覆盖I²C、SPI、UART等多种总线协议。精通实时操作系统、多任务并发模型，并能处理硬件级的内存屏障、DMA同步和缓存一致性问题，确保系统高性能和稳定性。
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嵌入式固件分析与逆向工程

firmware-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
本指南提供了一套完整的嵌入式固件分析和逆向工程工作流。内容涵盖了从硬件层面的数据提取（如UART、JTAG、SPI Dump），到文件系统解析（SquashFS, JFFS2），再到使用Ghidra等工具进行二进制代码分析，以及识别缓冲区溢出、命令注入等常见安全漏洞，是安全研究人员的必备技能。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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Granola性能优化指南

granola-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
本指南提供了一套完整的流程，用于系统性地优化Granola的输出质量。它涵盖了音频硬件配置、最佳会议实践和模板结构设计，旨在提升转录准确率、AI增强质量和整体处理效率，确保获得高质量的会议记录。
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简化的分布式训练

huggingface-accelerate
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
237
HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。
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Mamba选择性状态空间模型

mamba-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
266
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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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
360
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理

vastai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例（例如使用PyTorch镜像）、通过SSH连接、运行深度学习工作负载，以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。
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Vast.ai GPU实例故障处理手册

vastai-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册提供了一套完整的Vast.ai云GPU实例故障应急响应流程。它系统性地涵盖了包括抢占、训练任务崩溃和GPU硬件故障等常见场景。用户可以遵循手册中的排查、缓解、恢复和事后分析步骤，最大程度地减少停机时间，保障计算任务的持续性。
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Cirq 量子计算工具

cirq
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Cirq 是 Google Quantum AI 的 Python 框架，用于构建、模拟与运行考虑噪声的量子电路，涵盖电路变换、仿真、实验模板和硬件整合流程，适合面向真实量子设备的开发。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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