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机器学习模型解释

explaining-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

Slime 强化学习训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。

Linux 内存取证流程

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导在事件响应中通过 LiME 采集 Linux 内存，并用 Volatility 3 提取进程、网络连接、bash 历史、内核模块与注入代码等取证痕迹。

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