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共找到 118 个 Skills
按硬件平台和模型系列划分的代表性MoE训练指南。总结了近似吞吐量范围、并行模式和常用调优栈。
通过创建和管理配置变体来进行配置实验。帮助你通过系统化实验测试不同的模型、提示词和参数，以找到最佳方案。
使用评估质量飞轮（Eval Quality Flywheel）方法论，在Google Cloud上衡量并提升AI模型与Agent的质量。适用于评估Agent或模型、构建评估数据集、选择或编写评估指标、分析故障、对比修复前后的结果，或是需要Agent Platform评估方法论指导的场景——包括数据集 schema、LLM-as-judge评分以及常见故障原因。如需微调，请使用agent-platform-tuning；如需部署，请使用agent-platform-deploy。
当你需要创建、管理或查询Arize数据集及样本时，调用此Skill。内容涵盖数据集的CRUD操作、样本追加、数据导出，以及使用ax CLI基于文件创建数据集。
按硬件平台和模型系列划分的代表性MoE训练指南。总结了大致的吞吐量范围、并行模式以及常用调优栈。
使用mergekit合并多个微调模型，无需重新训练即可整合模型能力。适用于通过融合领域专业能力（数学+代码+对话）创建专用模型、提升模型性能至超越单个模型水平，或快速试验不同模型变体的场景。涵盖SLERP、TIES-Merging、DARE、任务算术、线性合并以及生产部署策略。
使用CloudBase调用AI模型的完整指南 - 涵盖JS/Node SDK和微信小程序，支持文本生成、流式输出和图像生成。
通用图片生成 Skill，支持多种 AI 模型（ModelScope、Gemini 等），可被其他 Skills 调用
在远程服务器上一键部署 OpenClaw。当用户需要安装 OpenClaw、部署 OpenClaw、配置 OpenClaw 到服务器时使用
生成一篇长篇、可分享的Markdown报告，用于分析Claude在用户工作场景中是否出现性能退化。配套的Python脚本会扫描`~/.claude/projects/`目录，计算所有指标，并在约2.5秒内生成一个已填好表格的Markdown框架。Claude会填充多个简短的叙事占位符并保存，生成`./cc-canary-<YYYY-MM-DD>.md`文件，适用于粘贴到GitHub Issue或Gist中。
添加、更新或移除文本/图像/视频模型，支持任意服务商。
当用户要求‘引导少样本示例’、‘生成演示样本’、‘使用BootstrapFewShot’、‘基于有限数据优化’、‘自动创建训练演示’，提及‘少样本教师模型’、‘10-50个训练示例’，或者希望在无需大量计算的情况下为DSPy程序自动生成演示样本时，应使用本Skill。