人工智能 Skill技能列表
AWQ量化技术Skill awq-quantization
AWQ（激活感知权重量化）是一种先进的4位量化技术，专为大型语言模型（LLM）设计，通过分析激活模式来保护关键权重，实现高达3倍的推理加速，同时保持最小精度损失。适用于AI模型部署、大模型微调、生产推理加速等场景，关键词包括AWQ、量化、LLM压缩、推理优化、AI部署。
OpenAI文档技能Skill "openai-docs"
该技能旨在通过使用 OpenAI 开发者文档的 MCP 工具，提供关于 OpenAI 产品和 API 的权威、最新指导，帮助开发者构建 AI 应用、ChatGPT 应用、代理工作流等。它强调优先使用官方文档工具，并在需要时回退到官方域名搜索，提高开发效率和准确性。关键词包括 OpenAI、文档、API、MCP、AI 开发、ChatGPT、Codex、代理 SDK。
凤凰AI观测平台Skill phoenix-observability
凤凰AI观测平台是一个开源AI观测平台，专注于大语言模型（LLM）的追踪、评估和监控，帮助开发者调试LLM应用、运行系统评估和实时监控生产AI系统。提供详细追踪、数据集评估、实验比较和开源自托管功能。关键词：AI观测、LLM跟踪、开源观测平台、AI应用监控、深度学习评估、大模型评估、实时监控、数据集测试。
LangSmith可观察性平台技能Skill langsmith-observability
LangSmith是一个用于大型语言模型（LLM）的可观察性平台，提供追踪、评估和监控功能，帮助开发人员调试AI应用、进行系统评估和性能监控。关键词：LLM、可观察性、追踪、评估、监控、调试、AI应用。
Whisper语音识别Skill whisper
Whisper 是 OpenAI 开发的多语言语音识别模型，能够将语音转换为文字，支持 99 种语言的转录和翻译到英语，适用于语音转文字、播客转录、会议自动化、音频处理等场景。关键词：语音识别、ASR、多语言、转录、翻译、音频处理、人工智能、NLP。
StableDiffusion图像生成Skill stable-diffusion-image-generation
这个技能涉及使用Stable Diffusion模型和HuggingFace Diffusers库进行高级图像生成，包括文本到图像、图像到图像转换、修复等，是AI生成内容（AIGC）的核心技术之一。关键词：Stable Diffusion, 图像生成, Diffusers, AI图像生成, 文本到图像。
SAM图像分割模型Skill segment-anything-model
SAM（分割任意模型）是一个用于图像分割的先进AI模型，支持零样本学习，能够通过点、框或掩码提示来分割图像中的任意对象，或自动生成所有对象掩码。适用于计算机视觉任务，如图像标注、对象检测和自动掩码生成。关键词：图像分割、零样本学习、SAM、计算机视觉、AI模型、深度学习。
LLaVASkill llava
LLaVA（大型语言和视觉助手）是一个开源的人工智能模型，用于图像理解和视觉语言对话。它结合了CLIP视觉编码器和语言模型，支持视觉问答、图像描述、多轮对话等任务，适用于构建视觉语言聊天机器人、文档理解等应用。关键词：视觉语言模型、图像理解、VQA视觉问答、开源AI、对话式AI、多模态学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理。
CLIP模型Skill clip
CLIP（对比语言-图像预训练模型）是OpenAI开发的一个多模态人工智能模型，专门用于连接视觉和语言信息。它能够执行零样本图像分类、图像-文本相似度计算、跨模态检索等任务，广泛应用于图像搜索、内容审核、视觉-语言任务等领域，无需额外训练。关键词：零样本图像分类、图像-文本匹配、内容审核、多模态AI、视觉语言模型。
AudioCraft音频生成Skill audiocraft-audio-generation
AudioCraft是一个用于音频生成的PyTorch库，基于深度学习技术，能够根据文本描述自动生成音乐和音效。它支持MusicGen（文本到音乐）和AudioGen（文本到音频），适用于音乐创作、音效设计、AI应用开发等领域。关键词：音频生成、文本到音乐、AI生成内容、深度学习、PyTorch、MusicGen、AudioGen、AIGC。
Torchtitan分布式LLM预训练Skill distributed-llm-pretraining-torchtitan
Torchtitan是一个用于大规模语言模型（LLM）预训练的PyTorch原生平台，支持4D并行（FSDP2、TP、PP、CP）、Float8训练和分布式检查点，适用于从8到512+ GPU的Llama、DeepSeek等模型的预训练，提供高效的训练速度和可扩展性。关键词：分布式训练、LLM预训练、PyTorch、Torchtitan、4D并行、Float8、深度学习、人工智能。
RWKV架构Skill rwkv-architecture
RWKV是一种结合Transformer和RNN的混合神经网络架构，具有线性推理复杂度、无限上下文处理能力和高效内存使用。适用于长序列处理、流式应用和大模型训练与推理，特别适合AI领域的模型开发和优化。关键词：RWKV, Transformer, RNN, 线性复杂度, 无限上下文, 高效推理, 机器学习, AI模型, 大模型微调