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搜索 LLM ，共找到 517 条记录
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PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
211
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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LLM交易代理安全监控

llm-trading-agent-security
affaan-m/everything-claude-code
332
本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策，确保其符合预设的风险参数，并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。
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BrowserWing 自动化管理

browserwing-admin
MemTensor/MemOS
178
管理 BrowserWing 智能浏览器自动化平台，包括安装 Chrome、配置 LLM、使用 AI 自动探索生成脚本，并通过 HTTP API 进行脚本的创建、执行与排查。
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完整输出强制策略

full-output-enforcement
Leonxlnx/taste-skill
202
通过覆盖默认截断逻辑、禁止占位符模式并优雅处理令牌上限拆分，确保每次请求都返回完整代码与文档，不留残篇。
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自动创建课堂课程

recipe-create-classroom-course
googleworkspace/cli
486
通过 gws 命令自动创建 Google Classroom 课程、邀请学生并查看学员列表，方便管理员或教师脚本化快速部署课堂。
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卡尔帕锡编码守则

karpathy-guidelines
forrestchang/andrej-karpathy-skills
222
为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。
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React 18生命周期迁移指南

react18-lifecycle-patterns
github/awesome-copilot
98
本技能提供了一个详细的参考指南，用于将过时且不安全的React类组件生命周期方法（如componentWillMount）迁移到React 18兼容的最佳实践。它帮助开发者根据方法的实际语义，选择正确的替代生命周期钩子，从而确保在升级或重构老代码时，能够避免出现常见的迁移错误。
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Arize AI模型提供商集成管理

arize-ai-provider-integration
github/awesome-copilot
477
该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型（LLM）提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息，是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。
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Arize数据集管理与查询

arize-dataset
github/awesome-copilot
183
该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力，支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录，并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。
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Arize LLM评估与监控

arize-evaluator
github/awesome-copilot
147
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
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Arize追踪与可观测性配置

arize-instrumentation
github/awesome-copilot
356
本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中，特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程：首先进行代码库分析（只读），了解所有依赖和架构；随后进行仪器化实现。它支持多语言环境，深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商，旨在提供完整的系统可观测性，且不会修改核心业务逻辑。
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LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
121
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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