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NeMo LLM 企业级评测
nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
345
NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测,基于容器化、多后端(Docker、本地 Slurm、云端)执行,覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链,便于复现、对比和监控模型表现。
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深度学习模型优化
optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标,自动选择优化器、调度学习率和正则化方法,生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗,适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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开源贡献机会搜索
oss-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
339
通过 gh 或 web_search 定位热门仓库中带 help-wanted/good-first-issue 的问题,评估可合并性与影响力,并形成包含修复策略与信心评分的贡献档案。
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密码强度分析器
password-strength-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
自动提供密码强度分析、最佳实践建议、校验代码生成和标准验证,帮助安全基础任务。
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凤凰 AI 可观察平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
434
Phoenix 是开源的 AI 可观测与评估平台,通过追踪、实验、数据集和实时面板帮助调试、评估和监控大模型应用,支持自托管部署。
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PostHog 性能调优指南
posthog-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
195
通过调整 PostHog 客户端批量、缓存特征旗帜、本地评估、采样和 HogQL 查询,降低延迟、节省资源,适用于 API 响应缓慢或请求量大的集成。
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LLM 提示工程
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
167
面向大模型应用,设计、优化并评估提示词,兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架,确保准确性与令牌效率,便于量化监控和版本管理。
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量化交易分析助手
quant-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
62
辅助量化分析师完成算法策略设计、回测、风险指标计算与组合优化,强调数据清洗、稳健测试和可验证输出,适用于金融建模与交易研究流程。
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RAG 系统架构师指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
259
面向架构师,介绍构建生产级 RAG 系统的全流程:文档切块、嵌入生成、向量库配置、融合搜索、结果再排序与检索质量评估,适用于知识驱动的语义搜索和文档检索场景。
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Redis 实战模式指南
redis-patterns
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
293
汇总缓存策略、滑动窗口限流、发布订阅、流处理与 Lua 原子操作等 Redis 核心模式,助力构建高可用、高吞吐的服务体系。
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医疗器械风险管理专员
risk-management-specialist
alirezarezvani/claude-skills
337
提供 ISO 14971 医疗器械全生命周期风险管理指导,涵盖计划、危害识别、FMEA/FTA/HAZOP 分析、评估、控制与上市后监测,确保风险可接受性决策与验证可追踪。
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编码前先研究
search-first
affaan-m/everything-claude-code
216
鼓励在动手写代码前先调查现有工具、库、技能和开源项目,按照需求-搜索-评估-决策的流程,判断是直接采纳、扩展封装、组合多个方案,还是基于研究再自定义实现。
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