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Model Pruning 是一个用于压缩大语言模型(LLM)的技能,通过剪枝技术在不重新训练的情况下减小模型体积并加速推理。它涵盖 Wanda、SparseGPT、结构化剪枝和 N:M 稀疏等主流方法,支持一次性剪枝,可在 50% 稀疏度下将模型体积减少约 50%,精度损失约 0.4%–1%。适用于在移动端、边缘设备等受限硬件上部署模型,或降低服务内存占用。技能提供安装命令、代码示例、剪枝策略与性能对比,并强调使用校准数据、避免一次性过高稀疏度等最佳实践。
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更新于 10-28 00:17
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Model Pruning 是一个用于压缩大语言模型(LLM)的技能,通过剪枝技术在不重新训练的情况下减小模型体积并加速推理。它涵盖 Wanda、SparseGPT、结构化剪枝和 N:M 稀疏等主流方法,支持一次性剪枝,可在 50% 稀疏度下将模型体积减少约 50%,精度损失约 0.4%–1%。适用于在移动端、边缘设备等受限硬件上部署模型,或降低服务内存占用。技能提供安装命令、代码示例、剪枝策略与性能对比,并强调使用校准数据、避免一次性过高稀疏度等最佳实践。
MoE Training 是一个用于训练混合专家(Mixture of Experts,MoE)模型的技能,支持通过 DeepSpeed 或 HuggingFace 进行训练。适用于在算力有限的情况下训练大规模模型,据资料称相比稠密模型可实现约 5 倍成本降低。该技能涵盖 MoE 架构、路由机制、负载均衡、专家并行、训练配置与推理优化等内容,并给出 Mixtral 8x7B、DeepSeek-V3、Switch Transformers 等代表性模型作为参考。
该技能介绍如何利用推测解码(Speculative Decoding)、Medusa 多头预测与 Lookahead Decoding(Jacobi 迭代)等技术加速大语言模型推理,宣称可在不损失质量的前提下获得 1.5-3.6 倍加速。内容涵盖三种方法的原理、安装命令、代码示例、超参数调优、方法对比与生产部署(vLLM),适用于聊天机器人、代码生成等实时或高吞吐场景。
段永平投资体系中的DCF思维估值技能:把估值从数学公式还原为商业判断,用未来现金流折现作为思维方式,通过毛估估和封仓十年检验股票是否便宜。
一个基于 Yahoo Finance(yfinance)的金融分析工具,可获取实时行情,并生成含移动平均线与技术指标的高分辨率图表,本地计算指标无需 API 密钥。
面向智能体团队的项目交付管理角色技能,基于PRINCE2原则控制阶段、管理风险、跟踪进度并确保项目持续具备商业合理性,适用于多阶段或多团队项目的计划、报告与收尾。
mcp-code-execution 是一套用于设计 MCP 智能体系统的模式,让智能体生成并执行代码来调用 MCP 服务器,而不是直接调用工具。适合工具数量多、中间数据庞大、需要循环重试或 PII 不能进入模型上下文等场景。
用于在 Claude Code 中安装、配置和管理 MCP(Model Context Protocol)服务器的技能,支持项目级配置、运行时启停、OAuth 远程服务器与动态工具发现,并覆盖配置校验和连接故障排查。
资料用途摘要:两份完整第三方记录均链接lekt9/unbrowse-openclaw仓库:一份介绍把Unbrowse CLI接入OpenClaw的插件,另一份展示Unbrowse将网站操作整理为API接口和结构化数据提取的资料。本页只整理两者交集中的网页数据集成用途,区分插件与底层CLI;旧unbrowse Skill、插件命令与CLI安装入口之间的完整对应关系未核实,不把资料中的自动执行、认证处理或性能宣传当作实测。
用于检查和更新 Letta 智能体的 compaction_settings.prompt(压缩摘要提示词)的技能,帮助在消息历史超出上下文窗口时保留目标、决策、工具与文件状态、错误修正等连续性信息。
ProtoLink Skill 是一个面向 IDE 内 AI 助手的编排技能,把自然语言请求转换为当前工作区 ProtoLink CLI 的最短操作序列,用于项目预览、迭代预览、本地迭代查看、创建/更新/发布迭代、获取在线链接、发布配置诊断,以及 CLI 与 Skill 套件的安装和更新。
用于在 Claude Code 中连接 NotebookLM MCP 的技能,当用户说「连接 NotebookLM」时载入。通过安装 notebooklm-mcp-cli、登录 Google 账号并注册 MCP,让 Claude Code 能读取 NotebookLM 笔记本。
Style Guide 是一个多智能体代码库约定分析工具,通过并行分析智能体提取项目的结构、命名、代码模式、测试与前端约定,生成 .claude/codebase-style.md 风格指南,供其他技能与智能体参照,帮助 AI 按现有代码风格工作。
Mint API 技能用于把 Mint 的生产 API 集成到应用与智能体工作流中,覆盖认证、按服务生成、操作轮询、Preview 审核与资产交付等环节,并强调密钥安全、幂等与限流约束。
AEO Optimizer 是一个用于答案引擎优化(AEO)的技能,可将文章改写为便于 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 等 AI 引擎提取、引用和引述的结构,核心是问题式 H2 标题与 50-80 词答案胶囊。
该资料是一份技能模板,描述一个需配合 MoonPay CLI 与合作伙伴 CLI 使用的技能,但未给出具体技能名称、功能与真实命令,无法确定其实际用途。
用于配置与排查 Zsh shell 的技能,覆盖 .zshenv、.zprofile、.zshrc 等启动文件,powerlevel10k 提示符、oh-my-zsh、sheldon 插件管理器及性能调优,并含 chezmoi 集成注意事项。
一个用于评估“当前工作是否完整满足既定需求”的置信度评分技能,支持计划校验、代码审查和分析评估。它把 LLM 维度打分与确定性规则检查结合,二者都通过才放行。
component-audit 是一个用于审计设计系统组件库的技能,从使用信号、复杂度分布、重复度、覆盖缺口四个维度产出组件清单、分级发现和优先行动清单。适用 React、Vue、Twig、Svelte 等组件格式,并可对接 Figma、npm、Storybook、GitHub 等数据源。
面向 DoorDash 的 Printing Press 命令行工具,通过 doordash-pp-cli 调用 DoorDash Web GraphQL 操作,支持只读的搜索、菜单、餐品选项与最近订单查询,以及受保护的购物车操作,需安装 CLI 并配置浏览器会话 Cookie 鉴权。
面向访谈类社会学论文的案例论证章节写作技能,基于对32篇期刊文章的分析,指导作者选择案例呈现风格、覆盖必要组件并按字数基准校准。
methods-writer 是面向社会学访谈类期刊论文的 Methods 章节写作技能,依据对77篇论文的系统分析,帮助选择路径、覆盖必要组件并按领域规范校准篇幅与结构。
Agent Harness 是一个让代码仓库对智能体友好的技能:先验证仓库的 harness 一致性,再按模板补齐 AGENTS.md、架构文档、CI 与检查点配置,并通过 CI、钩子和分支保护持续强制执行。
一个以卡尔·马克思人格与思维框架为核心的角色扮演类 Skill,基于《资本论》《共产党宣言》等经典提炼,包含历史唯物主义、商品拜物教、剩余价值、辩证法等心智模型与阶级分析启发式,用于当代资本主义批判与理论分析。