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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
103
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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智能体合规性测量

skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
244
该工具用于自动测量AI编程智能体是否严格遵循预设的技能、规则或工作流定义。它能自动生成预期行为规范，并运行不同严格度的场景测试。通过分析工具调用时序和行为，生成详细的合规报告，确保代码生成过程的质量和可靠性。
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PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
294
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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Go 文档全攻略

golang-documentation
samber/cc-skills-golang
107
覆盖 Go 项目中所有核心文档：导出注释、README、贡献指南、更新日志、示例测试、Playground、API 文档与 llms.txt，帮助库或 CLI 项目编写、审核与维护可被人和 AI 理解的文档。
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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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LLMs导航蓝图

create-llms
github/awesome-copilot
243
指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。
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LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev
github/awesome-copilot
267
本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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AI搜索优化与内容可引用性

seo-geo
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。
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更新LLMs导航

update-llms
github/awesome-copilot
155
梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。
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南亚电影行业全景覆盖

movie-indian-industry
EverMind-AI/EverOS
456
本技能用于搜索整个南亚电影生态系统，覆盖宝莱坞、泰卢固、泰米尔、马拉雅拉姆、孟加拉和巴基斯坦等多地电影。它指导用户识别区域线索，避免仅搜索宝莱坞，从而获得更全面的电影资讯。
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南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS
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当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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MarkItDown 文档转 Markdown

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
407
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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