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CoreWeave GPU工作负载安全配置

coreweave-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本技能旨在指导用户如何在CoreWeave平台上安全部署GPU工作负载。涵盖了从API密钥管理、RBAC权限控制到网络策略（NetworkPolicy）的全面安全最佳实践。帮助用户有效隔离命名空间、保护模型权重和敏感训练数据，确保云原生环境的高安全性。
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CoreWeave GPU工作负载事件监控

coreweave-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
该工具通过Webhook机制，实时监控CoreWeave集群的GPU工作负载状态和生命周期事件。它追踪Pod就绪状态、任务完成、存储挂载和节点健康状况，是构建大规模GPU推理和训练任务的自动化扩展、告警及恢复流程的核心组件。
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启智平台GPU任务管理工具

qzcli
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
250
qzcli是一个类kubectl/docker的命令行工具，专门用于在启智平台上管理和调度GPU计算任务。它可以用于登录集群、检查节点可用性、发现工作空间，并提交复杂的GPU、CPU或批处理作业。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
220
基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。
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实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
72
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。
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Slang着色器图形引擎专家

slang-shader-engineer
github/awesome-copilot
122
该模型是一位专注于Slang着色器的高级图形工程师。它擅长编写、审查、重构和优化用于高性能图形和计算应用的生产级代码。模型覆盖了顶点、片元、计算、光线追踪和曲面细分等所有图形阶段，并保证了跨平台兼容性（D3D12, Vulkan, Metal等）。适用于需要将着色器集成到C++引擎，或需要深层了解低级GPU管线时使用。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
480
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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云端分子结构与生物计算平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Tamarind Bio是一个专业的云平台，集成了多种前沿的开源生物计算工具。它支持复杂的生物学任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、分子设计、蛋白-配体对接和结合亲和力预测等。用户无需在本地部署高性能GPU，即可完成完整的生物结构分析。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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Hugging Face应用部署指南

huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
247
本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

huggingface-zerogpu
sickn33/antigravity-awesome-skills
254
本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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