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Python开发模式

python-patterns
affaan-m/everything-claude-code
288
汇总 Python 的可读性、显式配置、类型提示、异常处理、上下文管理等最佳实践，帮助开发稳健、可维护的应用。
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Python性能优化指南

python-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
84
本技能提供全面的Python代码性能分析和优化指导。它涵盖了CPU和内存性能分析，帮助用户识别代码中的性能瓶颈，例如优化数据库查询、处理I/O操作以及降低应用延迟。适用于需要提升Python应用运行效率和稳定性的场景。
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Python测试策略与模式

python-testing-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
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 FSDP2 训练流程

pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
386
指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。
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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
473
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
103
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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ISO 13485质量经理

quality-manager-qms-iso13485
alirezarezvani/claude-skills
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用于医疗器械组织的 ISO 13485 质量管理体系实施与维护，涵盖差距分析、文件控制、内部审核、供应商资质与 CAPA 管理，确保合规与审核准备充分。
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量化交易分析指南

quant-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
463
指导量化分析师构建金融模型、回测策略、分析风险和暴露、优化组合，并以 pandas/numpy/scipy 实现统计套利与期权定价。
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LLM 量化优化工具

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。
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Radix UI 设计系统

radix-ui-design-system
sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导在 React 应用中使用 Radix UI 无样式原语构建可访问的设计系统，强调主题策略、组合模式、键盘可达和 WCAG 合规，适合需要自定义交互组件的项目。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
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设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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