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高级大模型融合技术指南

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
495
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术，旨在将多个微调模型（如数学、编程、聊天能力）进行高效组合，从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练，即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法，大幅提升模型的性能和应用能力。
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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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模块化单体架构专家

nestjs-modular-monolith
tech-leads-club/agent-skills
367
本技能专注于为复杂的后端系统提供架构设计和实现指导，核心是构建基于NestJS的模块化单体架构。它深度结合领域驱动设计（DDD）、整洁架构和事件驱动模式，用于定义清晰的业务边界（Bounded Contexts）和模块间通信，确保系统具备高可维护性、高内聚性，并能平稳演进到微服务。
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网络延迟测试助手

network-latency-tester
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
62
在性能测试领域自动响应网络延迟测试请求，提供最佳实践、生成可投产的脚本与配置，并在负载、压力、基准与监控场景中校验结果，帮助构建可靠的测试流程。
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Nginx 入口管理器

nginx-ingress-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
254
在 DevOps 高级领域提供 nginx ingress manager 操作的自动化指导，覆盖 Kubernetes/ Terraform/ Helm/ 监控等架构，产出可直接用于生产的配置与实践建议。
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临床证据检索与决策支持

openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。
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OpenEvidence迁移深度指南

openevidence-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
本指南提供全面的OpenEvidence迁移策略和详细检查清单，适用于医疗健康领域的系统升级。内容涵盖并行运行、绞杀象（Strangler fig）和一次性切换等多种迁移方案，帮助技术团队规划迁移过程，关注API映射、数据迁移计划、回滚流程和性能基线等关键点，确保医疗信息系统的平稳过渡。
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OpenEvidence临床参考架构

openevidence-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenEvidence临床证据SDK模式

openevidence-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式，旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制，特别适用于医疗健康领域，确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。
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OpenRouter生产就绪度检查清单

openrouter-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
这是一个全面的技术审计清单，用于验证OpenRouter API集成在投入生产环境前的就绪度。它涵盖了安全（密钥管理、轮换）、可靠性（故障转移、重试逻辑、超时设置）和可观测性（结构化日志、成本跟踪）等关键领域。在上线或运营审查阶段使用，确保部署的稳健性、可扩展性和合规性。
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多智能体代码编排

parallel-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。
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性能工程与系统优化专家

performance-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
模拟一位专业的性能工程师，擅长诊断和解决整个技术栈的性能瓶颈。该技能覆盖了现代可观测性、高级性能分析、负载测试和系统优化等领域。适用于需要优化系统可扩展性、降低延迟、提升吞吐量，或构建高可靠性分布式云系统的场景。
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