LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是一个开源视觉语言模型，融合CLIP视觉编码器与LLaMA语言模型，支持图像问答、多轮图像对话、场景理解和文档图像分析。提供7B到34B多种参数规模，...

Constitutional AI是Anthropic训练Claude所用的核心安全技术，通过「宪法原则」让模型自我批判和修正回答，无需人工标注有害内容。这个Skill完整实现了两阶段训练流程：SL阶段的自我批判+修正，...

RWKV是一种RNN与Transformer的混合架构，训练时像GPT一样并行，推理时像RNN一样高效，彻底告别KV缓存爆显存的噩梦。支持无限上下文、O(1)内存推理，最大14B参数模型已在微软Windows、Office中落...

Axolotl是一个配置驱动的LLM微调框架，支持100+主流模型，覆盖LoRA、QLoRA、DPO、KTO、ORPO、GRPO等微调方式，原生集成FSDP和DeepSpeed分布式训练，还支持多模态。只需维护一份YAML文件就能驱动...

NOWAIT Reasoning Optimizer是一款基于2025年论文的无训练推理优化Skill，专为QwQ、DeepSeek-R1、Phi4-Reasoning、Qwen3等R1风格推理模型设计。通过在推理阶段压制

pytorch-fsdp是一个专为大规模分布式训练设计的AI编程Skill，基于PyTorch官方FSDP文档提炼而来。覆盖全分片数据并行、混合精度、CPU卸载、FSDP2、DeviceMesh多维并行等核心能力，同时内置NCCL调...

AWQ（Activation-aware Weight Quantization）是MIT Han Lab提出的4-bit大模型量化方案，荣获MLSys 2024最佳论文奖。通过激活感知权重保护技术，将70B模型显存从140GB压缩至35GB，推理速度提升2...

TensorRT-LLM是NVIDIA开源的LLM推理优化库，在H100 GPU上跑Llama 3-8B可达24,000 tokens/秒，比PyTorch快100倍。支持FP8/INT4量化、In-flight Batching、多GPU张量并行，覆盖LLaMA、Qwen、DeepS...

pysam是专为NGS数据处理设计的Python工具包，底层封装htslib，支持SAM/BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件、FASTA/FASTQ序列文件的高效读写操作，并可直接调用samtools和bcftools命令。适合生物...

Polars是基于Apache Arrow的高性能DataFrame库，支持Python和Rust，提供表达式API、懒执行框架和默认并行计算能力。相比pandas，Polars在大数据集处理上速度快5到10倍，内存占用更低。支持CSV、...

NetworkX Skill是面向Python开发者的图网络分析工具包封装，覆盖图创建、最短路径、PageRank、社区检测、合成网络生成、多格式读写和可视化全流程。适用于社交网络分析、知识图谱构建、交通路网...

SGLang是专为LLM推理设计的高性能框架，核心技术RadixAttention实现自动前缀缓存，Agent工作流场景比vLLM快5倍，few-shot场景快10倍，JSON结构化输出快3倍。支持JSON schema、正则、语法约束的...