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Retell AI语音代理与通话测试

retellai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
435
本教程使用Retell AI SDK（TypeScript）展示了如何创建和测试语音代理。流程包括：配置底层的LLM（设定代理人设），创建语音代理实例，并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。
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Retell AI SDK生产级模式

retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本资源提供了一系列生产级的Retell AI SDK最佳实践模式，用于构建高可靠的语音智能体。它涵盖了单例客户端管理、带LLM配置的类型化智能体创建、实现呼叫重试逻辑，以及处理大规模批量呼叫活动。适用于需要构建稳定、可扩展的语音自动化系统场景。
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外部大模型代码复审

second-opinion
trailofbits/skills
63
调用 OpenAI Codex 或 Google Gemini 的命令行工具，自动审查未提交修改、分支差异或指定提交，快速产出独立的第二视角问题清单以辅助发布或 PR 准备。
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生产级MLOps与大模型集成

senior-ml-engineer
alirezarezvani/claude-skills
351
该技能涵盖将机器学习模型从研究阶段部署到生产环境的完整生命周期。重点在于建立健壮的MLOps流程，包括模型部署工作流（如Docker、金丝雀发布）、特征存储管理和模型性能监控。此外，还深入讲解了大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统的集成模式，强调系统的运营稳定性、性能验证和成本控制。
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高级提示词工程与大模型评估

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
251
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
438
使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力，为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务，兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。
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SGLang 结构化推理服务

sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
489
SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
275
SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
380
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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推测式解码加速

speculative-decoding
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
314
通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术，在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务，达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。
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TensorRT LLM 推理优化

tensorrt-llm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
在 NVIDIA GPU 上使用 TensorRT 优化大模型推理，支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 扩展及高吞吐量部署，适合实时与生产环境。
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智能体工具设计与优化

tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”，而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式，旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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