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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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数据库健康监控

monitoring-database-health
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
通过实时指标、预测告警与自动修复，让 Claude 能检测 PostgreSQL 与 MySQL 的性能瓶颈、资源耗尽和复制异常，及时反馈报告并指导运维处理。
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Obsidian成本优化与资源管理

obsidian-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本技能指导用户管理和优化Obsidian的知识库成本。内容涵盖了审计本地库大小、优化同步设置以减少带宽消耗，以及通过在插件中实现API缓存和调用限速机制，来有效控制第三方外部服务（如AI）的调用费用。
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Obsidian插件开发入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个构建最小化Obsidian插件的实践指南。它详细演示了Obsidian插件的五个核心组件：定义类型化设置、创建各种命令（命令面板、编辑器、回调）、实现模态对话框以及使用状态栏。这是学习Obsidian API和掌握插件开发模式的理想资源。
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Obsidian插件生产级开发模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本资源集锦了六个生产级Obsidian插件模式，旨在解决插件开发中最常见的缺陷，如升级时设置丢失、文件操作的竞态条件、内存泄露以及元数据过时等问题。它提供了可复制、可粘贴的解决方案，帮助开发者构建稳定、可靠、符合工业级标准的插件。
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Ollama本地LLM部署配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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OpenRouter费用计算与成本优化

openrouter-pricing-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在指导用户全面掌握OpenRouter的API计费体系。它详细讲解了如何根据Prompt和Completion Token计算准确成本，并提供了实用代码示例，用于估算费用、检查账户余额，以及使用`:floor`或`:free`等变体进行成本优化。适用于预算规划、成本控制和生产环境的资源管理。
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云成本优化助手

optimizing-cloud-costs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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让 Claude 成为 FinOps 专家：分析 AWS/Azure/GCP 资源使用、生成成本报告并给出配置优化建议，从而在用户请求“优化云成本”“降低云开支”时制定精准的节约方案。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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测试编排与并行执行

orchestrating-test-execution
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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Astro 性能宝典

perf-astro
tech-leads-club/agent-skills
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为 Astro 项目提供关键 CSS 内联、资源压缩、字体加载优化、延迟第三方脚本和预加载 LCP 图片等策略，助力稳定获得 95+ 的 Lighthouse 表现。
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网页性能分析与优化指南

performance-profiling
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套完整的网页性能分析与优化流程。涵盖了核心网页指标（LCP, INP, CLS）的测量方法，指导用户如何利用Lighthouse和DevTools等专业工具，系统性地找出代码、资源和渲染过程中的性能瓶颈，并通过代码分割、懒加载等实战技巧，大幅提升用户体验和网站加载速度。
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