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Azure批处理作业管理SDK

azure-compute-batch-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个基于Java的客户端库，用于与Azure Batch服务深度集成。它支持用户在大规模、并行和高性能计算(HPC)场景下，管理和执行批处理作业。开发者可以使用该SDK来创建和管理计算资源池、调度复杂的作业和任务，实现企业级的计算流程管理。

Azure批处理作业管理SDK

azure-compute-batch-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个基于Java的客户端库，用于与Azure Batch服务深度集成。它支持用户在大规模、并行和高性能计算(HPC)场景下，管理和执行批处理作业。开发者可以使用该SDK来创建和管理计算资源池、调度复杂的作业和任务，实现企业级的计算流程管理。

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。

稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。

Supabase扩展与性能优化

supabase-load-scale

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在指导用户掌握Supabase的进阶扩展策略，确保项目能够应对高并发生产负载。内容涵盖了六个关键维度：设置只读副本进行报告查询、利用连接池（Supavisor）管理数据库连接、升级计算资源、通过CDN缓存存储资产、实现边缘函数区域部署，以及进行大表分区，是高性能后端架构的必备知识。

Cloudflare边缘计算开发专家

cloudflare-workers-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于Cloudflare边缘计算生态系统，是部署和优化边缘无服务器函数的专家指南。内容涵盖Workers、KV、D1、耐久对象等核心技术，适用于构建高性能、低延迟的全栈应用，并处理边缘安全和数据存储需求。

FluidSim 计算流体框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

FluidSim 是基于 Python 的高性能计算流体力学框架，提供 Navier-Stokes、浅水与分层流的伪谱求解器，集成 FFT、MPI 及输出分析/可视化，适用于湍流、涡旋与地球流体模拟。

Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。

高性能计算流体模拟框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

FluidSim是一个基于Python的高性能计算流体动力学(CFD)模拟框架。它用于解决复杂的流体运动方程，包括二维/三维纳维-斯托克斯方程、浅水方程和分层流等。框架采用伪谱方法和FFT，支持MPI并行计算，提供从参数配置、模拟执行到结果可视化分析的完整工作流。

分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供完整的分子动力学（MD）模拟流程，利用OpenMM等高性能工具模拟生物大分子在时间上的演变。其覆盖了系统构建、能量最小化、平衡化以及结构分析（如RMSD、自由能计算）等关键步骤。特别适用于结构生物学、药物结合模式研究和生物物理学分析。

Python GPU高性能加速

optimize-for-gpu

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能模拟专家级的GPU优化工程师，旨在将运行在CPU上的Python代码（例如科学计算、机器学习、物理模拟或图像处理）转化为高度优化的GPU加速代码。它利用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业库，在NVIDIA GPU上实现数十倍到千倍的性能提升，适用于复杂的科学计算和大规模数据处理场景。

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