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A/B测试设计指南
ab-test-setup
coreyhaines31/marketingskills
134
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。
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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
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。
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AWQ 激活感知权重量化
awq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
421
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。
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交易策略回测框架构建
backtesting-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
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。
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技术债务分析与重构规划
code-refactoring-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
189
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。
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技术债务分析与修复
codebase-cleanup-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
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。
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AI编程使用量分析仪表板
cursor-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
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)。
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
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。
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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
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。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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。
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检测加密货币套利机会
finding-arbitrage-opportunities
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
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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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