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TRL RLHF 训练管线

fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程，对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整，使其符合偏好与人类反馈。
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精通Firebase后端架构设计

firebase
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能深入讲解如何使用Firebase构建完整且健壮的后端系统。核心知识点在于指导开发者从传统的关系型思维转向NoSQL的查询驱动思维，进行数据模型设计。内容重点强调了安全规则的编写、数据去规范化（denormalization）的最佳实践，确保构建的后端既高效又安全。
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网页爬取与内容抓取工作流

firecrawl-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。
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Firecrawl爬虫集成部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了将基于 Firecrawl 爬取 API 的应用部署到生产环境的完整流程。涵盖 Vercel Serverless、Cloud Run 和自托管 Docker 部署等多种场景，指导用户如何配置平台密钥、实现 API 路由以及处理异步爬取 Webhook，确保爬虫服务稳定和可扩展。
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Web数据采集与结构化提取

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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Firecrawl是一个强大的网络数据采集API，用于从网站中获取和处理信息。它支持单页抓取、多页爬取、站点地图生成和利用LLM进行结构化数据提取。适用于构建数据管道、自动化内容监控或进行市场数据分析。
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Firecrawl陷阱与最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南汇总了使用Firecrawl进行网络爬取和内容提取时常见的误区和反模式。它提供了一个实用的代码审查清单，帮助开发者避免无限爬取、格式缺失、过度轮询等陷阱，确保数据管道的稳定性和高效性。
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网络爬虫负载测试与扩容

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于对Firecrawl抓取流程进行全面的负载测试和性能扩展。它通过实现并发控制、批处理和队列管理，帮助用户在遵循API限流的前提下，最大化爬取吞吐量。适用于进行容量规划、进行大规模数据抓取效率优化等专业场景。
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Firecrawl抓取性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南深入介绍了优化Firecrawl爬取性能的高级技巧，旨在提升爬取效率并降低API成本。核心内容包括：选择最精简的输出格式（如Markdown）、实现URL缓存、使用批量处理（Batch Scrape）和针对动态SPA页面调整等待时间。掌握这些方法，能帮助构建稳定、高效的高吞吐量爬取管道。
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Firecrawl SDK升级与迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Firecrawl SDK的升级流程，指导用户如何从旧版本（v0/v1）迁移到最新API版本（v2）。它涵盖了从页面抓取到内容提取等核心功能中的所有破坏性变更，帮助开发者平稳过渡到最新的开发标准。
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管理Fireflies会议记录数据

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于管理Fireflies会议录音的完整数据生命周期。它能够通过API获取原始转录数据，并支持导出为JSON、CSV、SRT等多种格式。核心功能包括：脱敏（自动隐藏PII）、配置数据保留策略，确保数据处理过程符合GDPR、CCPA等严格的隐私法规要求。
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Fireflies.ai 调试诊断包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于收集Fireflies.ai的全面诊断证据。它能够捕获环境信息（如Node/Python版本、OS）、检查API连通性、获取账户元数据，并抓取最近会议的元数据。生成的诊断包是安全、脱敏的，非常适合用于提交技术支持工单或排查复杂的平台问题。
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Fireflies.ai多平台部署集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何将Fireflies.ai集成部署到生产环境。内容涵盖GraphQL客户端配置、基于HMAC签名的Webhook接收器实现，以及在Vercel、Docker和Cloud Run等多个平台上的部署流程。适用于需要将AI会议数据流整合到生产服务的开发者。
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