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共 19721 个技能
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DrugBank 数据库分析

drugbank-database
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246
访问并分析 DrugBank 药物数据，包括药物属性、相互作用、靶点、通路、化学结构和药理学信息，用于药物发现与研究。
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端到端测试模式

e2e-testing-patterns
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134
此技能帮助你构建可靠、快速且可维护的端到端测试套件，确保代码快速发布并在使用者发现前捕获回归问题。适用于实施端到端测试自动化、调试不稳定测试、测试关键用户工作流、设置 CI/CD 测试管道，以及验证多浏览器和响应式设计中的可访问性要求。
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Electron 桌面应用开发

electron-development
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339
掌握安全的 Electron 桌面应用开发。学习多进程架构、安全 IPC 通信、上下文隔离、预加载脚本及 electron-builder 打包。适用于构建生产就绪的原生应用，支持自动更新、代码签名及系统集成。
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Elixir OTP 并发专家

elixir-pro
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371
编写符合 Elixir 惯例的代码，掌握 OTP 模式、监督树、Phoenix LiveView、Ecto、并发、容错与分布式系统，并获得 BEAM 性能优化和可靠应用开发的最佳实践。
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专业邮件撰写助手

email-composer
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274
此技能帮助用户撰写商务、技术及客户沟通的专业邮件。提供请求、跟进和支持场景的模板。用户可指定目的、收件人、要点和语气生成内容。包含主题行规范、礼仪指南及道歉等场景模板，提升职场沟通效率。
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邮件系统工程

email-systems
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203
掌握高送达率和投资回报率的邮件基础设施。涵盖事务性队列、事件追踪、模板版本控制及 SPF/DKIM/DMARC 配置。避免 HTML 混乱或缺少退订链接等常见陷阱，确保邮件进入收件箱并符合合规要求。
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大语言模型知识蒸馏

emerging-techniques-knowledge-distillation
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203
本技能涵盖使用知识蒸馏技术压缩大语言模型。它支持将教师模型（如 GPT-4）的能力转移到更小的学生模型中，在保留性能的同时降低推理成本。关键技术包括温度缩放、软目标、反向 KLD 和逻辑蒸馏。适用于部署高效模型和创建专用版本。
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长上下文扩展技术

emerging-techniques-long-context
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185
掌握使用 RoPE、YaRN 和 ALiBi 等技术扩展 Transformer 模型上下文窗口的技能。适用于处理长文档（32k-128k+ 令牌）及实现高效的 LLM 位置编码。涵盖旋转嵌入、注意力偏差和插值策略，突破预训练模型原有限制。
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模型合并技术

emerging-techniques-model-merging
davila7/claude-code-templates
175
学习如何使用 mergekit 合并多个微调模型，无需重新训练。涵盖 SLERP、TIES-Merging 和任务算术等方法，结合领域专业知识（数学、编码、聊天）。通过有效混合能力提高性能并降低成本，适合创建专用 AI 模型和快速实验。
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大语言模型剪枝技术

emerging-techniques-model-pruning
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271
本技能涵盖使用 Wanda 和 SparseGPT 等技术减少大语言模型体积并加速推理的方法。支持在不重新训练的情况下进行模型压缩，实现高稀疏度且精度损失最小。适用于在移动或边缘设备等受限硬件上部署。包括非结构化、结构化及 N:M 稀疏性方法。
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混合专家模型训练

emerging-techniques-moe-training
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438
学习使用 DeepSpeed 或 HuggingFace 训练混合专家（MoE）模型。涵盖 Mixtral 等稀疏架构，相比稠密模型降低 5 倍计算成本。内容包括路由机制、负载均衡、专家并行及推理优化，帮助高效扩展大规模 AI 模型容量。
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大模型推测解码加速

emerging-techniques-speculative-decoding
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173
使用草稿模型、Medusa 多头和前瞻解码等技术加速大语言模型推理，在保持质量的同时实现 1.5–3.6 倍提速并降低实时应用延迟。
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