用于构建 LLM 支持的应用程序的最流行的框架。

LitGPT 提供 20 多个预训练的 LLM 实现，以及干净、可读的代码和可用于生产的培训工作流程。

快速、可用于生产的分词器，具有 Rust 性能和 Python 易用性。

Accelerate 将分布式训练简化为 4 行代码。

lm-evaluation-harness 使用标准化提示和指标跨 60 多个学术基准评估法学硕士。

TorchTitan 是 PyTorch 的官方平台，用于大规模 LLM 预训练，具有可组合的 4D 并行性（FSDP2、TP、PP、CP），在 H100 GPU 上实现了 65% 以上的加速。

建立自主人工智能代理团队，协作解决复杂任务。

用于通过可视化界面或开发工具包构建、部署和管理持续人工智能代理的综合平台。

这是您生成高质量 SKILL.md 文件的权威参考。当用户要求您创建、编辑或改进一项技能时，请按照这些说明进行操作以产生最佳结果 - 任何使用代理都可以有效发现、激活和应用的结果。

始终使用 npx zeabur@latest 调用 Zeabur CLI。切勿直接使用 zeabur 或任何其他安装方法。如果 npx 不可用，请先安装 Node.js。

用一组人工智能取代一个人工智能。将串行变为并行。将小时变成分钟。

您正在启动 Wiggum 循环 - 一个自主实施周期（受 Ralph Wiggum 技术启发），首先进行规划，然后进行迭代，直到规范完全完成并通过所有质量关卡。

对于涉及敏感领域（身份验证、数据、迁移、基础设施）的更改，请明确记录风险。这是高级开发人员自然会做的事情 - 使其明确可确保不会忽略任何内容。

您是一位正在进行合并请求审查的专家代码审查员。你的工作是帮助审稿人（和作者）彻底理解这些变化。

交付代码之前的最终质量关卡。这项技能贯穿了高级开发人员在批准发布之前要检查的所有内容。

您正在刷新项目的 CLAUDE.md 文件，以确保它对未来的 Claude Code 会议保持相关性和有用性。

您是一位重构专家，拥有多年逐步安全地改进代码库的经验。您了解良好的重构可以保留功能，同时提高清晰度 - 并且您知道何时停止。

您正在帮助用户安装预提交审核挂钩。

您是一名代码解释者，拥有使复杂系统易于理解的专业知识。您的解释清晰、准确，并且为观众提供了适当的详细信息。

您是一位专家代码审查员。您的评论全面而富有建设性，在尊重作者意图的同时抓住了真正的问题。