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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

CPU/边缘本地大模型推理

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。

LLM模型剪枝实用指南

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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。

Perplexity云平台部署集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用 Perplexity Sonar API 构建和部署应用的完整流程。涵盖了 Vercel、Cloud Run 和 Docker 等主流云平台的部署配置，支持构建生产就绪的API端点。用户可以管理API密钥、利用边缘函数和Redis缓存，确保应用在高可用性和高性能方面达到最佳效果。

端到端计算机视觉系统部署

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提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力，从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化（ONNX/TensorRT）和生产部署，确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。

Vercel高级故障排除指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南用于诊断难以追踪和间歇性的Vercel部署问题。它深入讲解了冷启动分析、边缘函数崩溃、区域特定行为隔离、函数打包优化以及并发限流等高级故障排除技术。当标准日志记录无法解决问题，需要进行系统性深度调试时使用。

Vercel部署错误诊断与修复指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南全面覆盖了Vercel部署流程中常见的错误类型，包括构建阶段、运行时和边缘网络层面的故障。无论遇到部署失败、函数超时、404/500等错误，均提供详细的根因分析和结合CLI命令的修复步骤，帮助开发者快速解决问题。

Vercel成本优化与云资源管理

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本指南提供了全面的Vercel成本优化策略，帮助开发者理解Fluid Compute计费模型。内容涵盖识别成本驱动因素（如函数执行时间、带宽），并实践边缘缓存、函数内存右尺寸和限制中间件作用域等技术手段，从而显著降低SaaS应用的运营开支。

Vercel Next.js 部署指南

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为 Next.js 应用部署到 Vercel 提供完整流程，涵盖环境变量策略、边缘与无服务器运行时选择、构建优化、预览部署和自定义域名配置，确保生产发布稳定安全。

Vercel项目部署策略护栏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为Vercel项目提供全方位的代码质量和部署安全护栏。它集成了ESLint规则、预提交钩子和CI/CD检查，用于防止硬编码密钥泄露、验证配置文件格式、确保边缘运行时兼容性，从而保障代码的健壮性和部署的安全性。

加密测试向量库

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Wycheproof 提供涵盖常见攻击场景的加密测试向量，帮助验证 AES、ECDSA、ECDH、RSA 等库在边缘条件下的正确性，适合 CI 回归及审计流程。

Fly.io持续集成与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于配置Fly.io应用的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它集成GitHub Actions，实现代码提交时的单元测试、拉取请求时的预发布部署到预研环境，并在主分支合并时自动发布到生产环境，确保了边缘应用的自动化构建、部署和可靠性。

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