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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
474
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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测试工作流编排

orchestrating-test-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
313
通过 test-orchestrator 插件让 Claude 定义测试依赖、并行执行与智能选取，只运行受影响的测试套件，适用于 CI/CD 或单次测试优化。
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性能测试自动化

performance-testing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
300
该技能借助 performance-test-suite 插件自动执行负载、压力、突发与耐久测试，采集响应、吞吐及错误率指标，提供图表与优化建议，帮助识别 CPU、内存、数据库或网络瓶颈。
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Perplexity本地开发流程搭建

perplexity-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
402
提供一套完整的Perplexity Sonar API本地开发流程。通过创建类型安全的客户端封装、使用测试数据（Fixtures）进行Mocking，并构建完整的测试套件，确保开发环境稳定且成本可控。支持热重载和离线测试，极大提高开发效率。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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生产级Python开发专家

python-pro
Jeffallan/claude-skills
378
该技能专注于构建生产级别、类型安全、高效的Python 3.11+应用。它涵盖从定义接口、实现异步代码到使用dataclasses和上下文管理器等最佳实践。核心工作流程要求代码必须经过mypy严格类型检查、black格式化、ruff校验，并配套编写覆盖率超过90%的pytest测试套件，确保代码的健壮性和可维护性。
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Python测试全攻略

python-testing
affaan-m/everything-claude-code
139
提供面向pytest的Python测试策略，包含TDD流程、fixture参数化、覆盖率要求与测试基础设施搭建，帮助构建可复现的测试套件。
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Python测试策略与模式

python-testing-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
309
本指南提供了使用最佳实践进行Python代码健壮性测试的全面策略。它涵盖了pytest、fixtures、mocking、参数化和测试驱动开发（TDD）等核心技术。适用于编写单元测试、集成测试、构建复杂测试套件，或在CI/CD流水线中建立持续测试环境。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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SaaS营收运营分析套件

revenue-operations
alirezarezvani/claude-skills
119
通过命令行脚本汇总管道健康、预测准确性和GTM效率指标，支持文本与JSON输出，帮助SaaS营收团队在回顾会前掌握覆盖率、MAPE、影响因素与风险提醒。
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自动化集成测试执行

running-integration-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动准备环境、数据库和依赖服务，运行集成测试并生成报告后清理临时资源，适用于需要集中验证组件联动的场景。
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变异测试质量评估

running-mutation-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在用户请求评估或提升测试有效性时，自动插入变异、重跑测试并上报存活变体和变异分数，帮助识别测试盲点并加强代码质量。
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