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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
51
这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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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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生产级机器学习工程

senior-ml-engineer
alirezarezvani/claude-skills
441
提供生产级 ML 工程模式，涵盖模型部署、MLOps 流水线、特征存储、漂移监控、LLM/RAG 集成及成本控制，适用于上线运营场景。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
422
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
150
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
112
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
225
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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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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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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MarkItDown 文档转 Markdown

markitdown
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
106
MarkItDown 将 PDF、Office、HTML、JSON、XML、ZIP、图片（带 OCR）和音频（语音转写）等多种格式统一转为结构化 Markdown，便于与大模型或文档流程协作。
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自动化代码循环与工作流设计

autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
171
本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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