Que fait vllm-skills ?
🚀 Déployez et gérez vLLM avec des compétences prêtes à l'emploi pour une automatisation modulaire, conformément au modèle Anthropics pour une intégration fluide.
🚀 Déployez et gérez vLLM avec des compétences prêtes à l'emploi pour une automatisation modulaire, conformément au modèle Anthropics pour une intégration fluide.
Ce skill permet aux développeurs et aux utilisateurs d'agents IA (comme Claude Code, Cursor ou Codex) de déployer et de gérer facilement vLLM, un moteur d'inférence haute performance pour les modèles de langage de grande taille. Il fournit un ensemble de compétences prêtes à l'emploi qui automatisent des tâches courantes telles que le lancement de serveurs, la configuration de modèles et la gestion des ressources, le tout en suivant le modèle de skill Anthropics pour une intégration transparente avec les agents compatibles. En adoptant une approche modulaire, ce skill réduit la complexité opérationnelle et accélère le prototypage, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'optimisation de leurs modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure. Il est idéal pour les workflows de développement, les tests et les déploiements légers, que ce soit en local ou dans le cloud.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.