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Hugging Face Hub模型与数据集管理

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该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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AI模型选择与性能比较器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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LoRA模型空间构建与发布

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该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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Hugging Face应用部署指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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Hugging Face API 工具构建器

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这是一个用于构建可重用命令行工具的技能，专门用于与Hugging Face API交互。它可以帮助用户实现复杂的、自动化的数据流程，通过链式调用和管道处理，从模型、数据集等资源中获取、丰富和处理数据，适用于构建高级数据管道和自动化任务。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

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本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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HyperExecute云测试执行操作器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于管理基于HyperExecute的端到端云测试执行流程。它能实现项目分析、生成和本地验证YAML配置，运行命令行作业，并提供详细的故障调试能力。适用于需要将复杂、大规模、自动化云测试无缝集成到CI/CD流水线的场景。
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根据需求文档实现功能

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本技能指导用户按照结构化的流程，根据产品需求文档（PRD）或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践，如测试驱动开发（TDD）、定期进行类型检查和完整的测试套件运行，并通过正式的代码审查完成交付。
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JUnit 5 Java单元测试

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本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性，包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理，确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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本地服务企业SEO优化管理

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本工具专为服务区域型企业（如管道、暖通、家电维修）设计。它提供全面的本地SEO优化指导，帮助用户审计谷歌商家资料（GBP），生成高流量的社区服务页面，并确保NAP数据的一致性，助力企业在谷歌地图包中获得最佳排名。
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代码执行流程跟踪解释

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这是一个用于生成代码指定输入场景的详细、分步、跨过程执行跟踪的技能。它能够解析命名歧义、追踪类型转换，并高亮显示非显而易见的行为。当用户对代码的实际运行过程感到困惑时，可以使用本工具进行深入分析，从而清晰地分辨出实际执行路径和用户假设之间的差异。
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逻辑全自动审计与修复

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这是一个用于项目级的自主审计与修复流程，能够系统性地检查代码库的逻辑健康度。它包含健康度检查、深度代码审查、定位差异点、生成修复建议以及差异验证等多个阶段，旨在循环迭代，直至代码逻辑完全干净。适用于需要解决整个项目深层、系统性Bug的场景。
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