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AWQ 激活感知权重量化

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

AWQ 利用激活感知权重保护技术，将 7B-70B 模型压缩到 4-bit，在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度，可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。

DeepSpeed 分布式训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。

简化的分布式训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

企业级大模型强化学习训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。

混合精度训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

PyTorch FSDP2 训练流程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

超参数优化助手

tuning-hyperparameters

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

TwinMind AI会议参考架构

twinmind-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文档提供了基于TwinMind的AI会议系统生产级参考架构。它指导用户如何实现完整的会议流程自动化，包括高精度语音转录、智能总结、行动项提取、记忆存储和日历集成等功能。适用于搭建或管理高效率、全自动化的会议AI解决方案。

推理驱动图像简报

muapi-nano-banana

SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

该技能将用户意图转化为Gemini 3风格的结构化创意简报，通过muapi.ai生成具备物理逻辑、光照和文本精度的高保真图像。

Semgrep 安全规则编写指南

semgrep-rule-creator

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于创建和完善自定义 Semgrep 规则的专业指南。它详细介绍了如何编写高质量、高精度的静态分析规则，用于检测代码中的安全漏洞、潜在的程序缺陷，并确保代码符合最佳工程实践。核心方法包括“测试优先”和使用污点分析（Taint Mode）。

渐进式估算：AI辅助项目管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供先进的项目估算能力，可适应纯人工、人机混合或AI代理驱动的开发模式。它利用基于研究的PERT统计和置信区间（P50/P75/P90），为开发任务、积压列表和容量规划提供科学的工时预测。系统通过实际完成数据进行持续校准，确保在人机协作和AI辅助环境下的估算精度。

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