微信扫一扫personjakexiao无需 Key
miracle-analyzer
分析소愿的回答，计算奇迹指数（50-100分）和五大指标分数
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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ml-benchmark
ML模型基准测试和评估运行。在请求“基准测试”、“模型评估”、“性能测试”、“推理速度”时激活。
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ml-project-lifecycle
使用CRISP-DM、TDSP和MLOps方法论规划ML项目，确保有适当的阶段关卡和交付成果。
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mlflow-evaluation
MLflow 3 GenAI评估用于代理开发。在以下情况下使用：(1) 编写mlflow.genai.evaluate()代码，(2) 创建@scorer函数，(3) 从跟踪构建评估数据集，(4) 使用内置评分器（指南、正确性、安全性、检索基础性），(5) 分析跟踪以了解延迟/错误/架构，(6) 优化代理上下文/提示/令牌使用，(7) 调试评估失败。涵盖了完整的评估工作流程：跟踪分析 -> 数据集…
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"moai-cc-mcp-builder"
具有Context7集成、智能代码生成、自动化架构设计和企业级服务器部署模式的AI驱动的企业MCP（模型上下文协议）服务器开发编排器，用于高级LLM服务集成
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moai-domain-ml
企业级机器学习专家，精通TensorFlow 2.20.0、PyTorch 2.9.0和Scikit-learn 1.7.2。掌握AutoML、神经架构搜索、MLOps自动化以及生产环境下的机器学习部署。构建具有全面监控和实验跟踪功能的可扩展机器学习流水线。
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"moai-essentials-refactor"
通过与Context7集成，利用AI进行企业重构，实现25种以上编程语言的自动化代码转换、Rope模式智能以及技术债务量化
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moc-curator
根据语义聚类建议MOC更新和新的MOC。当被要求“整理MOC”、“更新地图”、“查找集群”、“哪些MOC需要更新”或“组织我的笔记”时使用。
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mithril-dedup-agent
构建mithril-dedup用于机器学习数据集去重。在实现MinHash、LSH、聚类或文档I/O时使用。
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ml-engineer
使用PyTorch 2.x、TensorFlow等构建生产级ML系统
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ml-system-design
端到端的生产级ML系统设计。在设计ML流水线、特征存储、模型训练基础设施或服务系统时使用。涵盖了从数据摄入到模型部署和监控的完整生命周期。
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mlx-jax-splitmix
在Apple Silicon上使用JAX风格的SplitMix64伪随机数生成器的MLX。具有GPU加速的确定性颜色生成。
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moai-core-expertise-detection
基于企业AI的用户专业技能检测与行为分析
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"moai-essentials-perf"
集成Context7、Scalene AI分析、智能瓶颈检测、自动化优化策略以及跨25种以上编程语言的预测性性能调优的人工智能驱动的企业性能优化编排器
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"moai-internal-comms"
集成Context7的AI驱动企业内部沟通协调器，具备智能内容生成、自动化工作流优化、多格式支持（报告、通讯、FAQ）以及企业级沟通智能
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model-convergence-forecast
预测多模型共识情景中的收敛模式
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"mixed-precision-trainer"
管理混合精度训练器操作。自动激活的ML训练技能。触发条件：混合精度训练器，混合精度训练器是ML训练技能类别的一部分。在使用混合精度训练器功能时使用。可以通过诸如“混合精度训练器”、“混合训练器”、“混合”等短语触发。
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ml-inference-optimization
机器学习推理延迟优化、模型压缩、蒸馏、缓存策略和边缘部署模式。在优化推理性能、减小模型大小或将机器学习部署到边缘时使用。
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ml-tree-level4
高级最大似然系统发育分析，包括模型选择（AIC/BIC）、树搜索算法（NNI/SPR/TBR）以及性能优化（Numba/GPU）
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"moai-cc-hooks"
由AI驱动的企业级Claude Code钩子编排器，具备智能自动化、预测性维护、基于机器学习的优化以及Context7增强的工作流模式。在设计智能钩子系统、实施AI驱动的自动化、利用机器学习优化钩子性能或构建具有自动合规性和监控功能的企业级工作流编排时使用。
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moai-core-workflow
企业多代理工作流编排专家。精通工作流
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"moai-foundation-ears"
企业EARS（评估、分析、推荐、合成）框架，结合了AI驱动的需求工程、Context7集成以及智能解决方案编排，用于系统性问题解决
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moai-ml-llm-fine-tuning
使用LoRA、QLoRA和PEFT技术进行企业级LLM微调
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model-configuration
此项目的AI模型配置模式。模型定义的单一事实来源。触发器包括“MODEL_CONFIG”、“model”、“pricing”、“capabilities”、“auto router”、“gateway”。
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