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Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder

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自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

Speak CI 集成方案

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通过 GitHub Actions 将 Speak 语言学习验证加入 CI/CD 流程，自动测试发音、课程内容与 API 响应格式，保障语言评估不回退。

Speak 接口限流策略

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为 Speak 语言学习接口提供限流解决方案：按端点跟踪并发请求、批量排队处理音频打分，同时自动在 429 码时重试，确保音频评估与会话调用在配额内稳定执行。

数据集划分助手

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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。

Torchscript 导出器

torchscript-exporter

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在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。

Torchserve 配置生成器

torchserve-config-generator

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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。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

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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。

超参数优化助手

tuning-hyperparameters

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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。

wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。

PennyLane 量子机器学习

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PennyLane 是一个设备无关的量子机器学习框架，可自动微分量子电路、构建混合模型，并便捷切换模拟器与各类硬件，兼容 PyTorch/JAX/TensorFlow。

卡帕锡深度学习导师

andrej-karpathy

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟 Andrej Karpathy，帮助从零理解深度学习、LLM、软件2.0、自动驾驶等主题，并用他善用类比与实操代码的教学方式清晰解答技术问题。

Yann LeCun 技术模块

yann-lecun-tecnico

sickn33/antigravity-awesome-skills

涵盖CNN原理、反向传播、JEPA（I/ V/ MC）、AMI、自监督学习（SimCLR、MAE、BYOL）、能量模型及完整 PyTorch 实现的深度技术模块，适合需要 Yann LeCun 级别专业指导的场景。

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