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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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模型导出助手

model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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模型量化部署助手

model-quantization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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模型版本管理助手

model-versioning-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
434
提供模型版本管理的自动化指导，涵盖模型服务、监控和生产优化，响应用户关于模型版本管理器的请求。
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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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多智能体结构化设计评审

multi-agent-brainstorming
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
该技能模拟了一个高度结构化、顺序化的多智能体同行评审流程。通过引入角色限定的智能体（如怀疑论者、约束守护者和用户倡导者），它能够对设计进行严格的压力测试，识别潜在的失败模式和隐藏假设。其核心目的是在实际开发前，确保设计达到鲁棒性、可扩展性和可用性的高标准，最终输出一份经过明确决策记录的、可实施的方案。
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n8n 节点配置指南

n8n-node-configuration
czlonkowski/n8n-skills
318
针对 n8n 节点配置提供操作感知的配置步骤、依赖规则和 get_node 明细选择，帮助开发者在 HTTP、Slack 等集成中分步验证配置，避免遗漏必填字段。
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n8n 校验专家指南

n8n-validation-expert
czlonkowski/n8n-skills
410
解释 n8n 校验错误、警告与建议，涵盖校验循环与配置策略，帮助定位问题并修复配置以确保可靠发布。
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N8N 工作流生成器

n8n-workflow-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
229
提供 n8n 工作流生成指导，涵盖业务自动化中的工作流、邮件处理与电子表格等场景，并生成符合标准的生产就绪配置。
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资深工程与UX设计工作流

nerdzao-elite
sickn33/antigravity-awesome-skills
436
本技能模拟了资深软件工程师和产品设计师的完整工作流程。它强制执行一套严格的开发周期：从规划、架构设计到TDD实现和代码清理。最重要的是，它包含强制性的像素级UX视觉验证，确保输出的界面和体验都是完美无瑕、可直接上线的生产级质量。
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精英全周期开发与用户体验校验

nerdzao-elite-gemini-high
sickn33/antigravity-awesome-skills
174
该工作流模拟了高级软件工程师和高级产品设计师的专业能力，确保输出达到最高标准。它强制执行一个严格的开发流程，涵盖了从规划、架构设计、TDD实现、代码重构到技术审计和最终的像素级UI/UX视觉校验等多个环节。适用于需要代码健壮性和视觉完美度的复杂项目。
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