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元数据提取指南

metadata-extractor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
自动触发的技能，辅助元数据提取相关的数据管道工作，涵盖 ETL、转换、编排与流处理的最佳实践。
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Mistral AI SDK升级与迁移指南

mistral-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能为开发者提供了全面的Mistral AI SDK大版本升级指南。它能够自动检测版本升级中的破坏性更改（如 CommonJS 到 ESM 的转变），并提供详细的迁移步骤和自动化代码转换脚本。使用此技能时，可确保将旧代码平稳、可靠地迁移到最新的API结构，避免集成错误。
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跨链桥监控与数据分析

monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值（TVL）、交易量、典型费用和实时转账状态，覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径，或追踪特定交易哈希。
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多智能体结构化设计评审

multi-agent-brainstorming
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
该技能模拟了一个高度结构化、顺序化的多智能体同行评审流程。通过引入角色限定的智能体（如怀疑论者、约束守护者和用户倡导者），它能够对设计进行严格的压力测试，识别潜在的失败模式和隐藏假设。其核心目的是在实际开发前，确保设计达到鲁棒性、可扩展性和可用性的高标准，最终输出一份经过明确决策记录的、可实施的方案。
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n8n Python 代码节点

n8n-code-python
czlonkowski/n8n-skills
221
为 n8n Code 节点内的 Python 脚本提供实战指导，涵盖推荐场景、常见的数据访问模式、Beta 与原生模式的选用，以及 Webhook 数据结构与标准库限制，帮助合理在工作流中使用 Python。
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AI驱动的PPT生成与分析

nanobanana-ppt-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
此技能利用AI技术实现专业PPT的自动化生成。它能够对输入文档进行深度分析，提取核心知识点，智能构建演示文稿的逻辑结构，并结合风格化图像，将原始资料高效转化为专业、美观的演示文稿。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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GPU驱动数据策划

nemo-curator
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
226
NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。
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待命值班交接最佳实践

on-call-handoff-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了一套完整的待命值班交接流程和模板。它指导工程师如何系统性地记录当前活跃事件、正在调查的问题、最近的系统变更以及即将发生的维护活动。目标是实现信息连续性，确保交接班次时上下文信息完整，从而保障事件响应的可靠性。
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开放证据审查与文献合成

openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级，并自动生成符合学术规范格式（如AMA）的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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闪电注意力优化器

optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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结构化文本生成器

outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。
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