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A/B测试设计指南

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指导团队从假设、样本量、指标到实现与分析，系统搭建 A/B 测试与增长实验体系，确保结论可量化、风险受控。

智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。

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。

交易策略回测框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于构建专业级、鲁棒的交易策略回测系统。它指导用户系统化地验证交易策略的性能和稳健性，帮助规避常见的回测偏差。适用于金融量化交易和算法交易的初期模型验证与性能评估。

技术债务分析与重构规划

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的代码库分析工具，用于识别、量化和优先处理所有形式的技术债务，包括代码重复、架构缺陷、技术栈滞后和测试覆盖率不足。它能计算出技术债务对开发速度、维护成本和业务风险的实际影响，并输出一份具有明确投资回报率（ROI）的、分阶段的重构路线图。

技术债务分析与修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的代码库技术债务诊断工具。它能够全面扫描代码，识别代码、架构、测试和基础设施等方面的债务问题。系统会量化这些债务的影响，并生成包含ROI预估的、分阶段的优先级修复路线图。

AI编程使用量分析仪表板

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具提供企业级的AI代码助手使用量监控和分析后台。它可以全面追踪总请求量、模型消耗、团队活跃度及成本支出，帮助管理者优化资源配额、控制AI开支。核心功能是衡量AI工具的实际应用价值，并量化计算投资回报率（ROI）。

数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

嵌入模型选择与优化指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。

代码模型评估与基准测试

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。

检测加密货币套利机会

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具能够实时检测跨中心化交易所（CEX）、去中心化交易所（DEX）和跨链市场中的套利机会。它聚合价格数据，计算交易费用后的净利润，并识别包括直接、三角和跨链在内的各种套利路径。适用于需要监控市场效率和利用价格差异的量化交易者。

LLM微调专家指南

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Jeffallan/claude-skills

指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。

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