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Hugging Face 本地模型评估

huggingface-community-evals
sickn33/agentic-awesome-skills
152
本技能指导用户在本地硬件上对 Hugging Face Hub 模型进行评估。涵盖使用 inspect-ai 和 lighteval 框架配合本地推理后端（如 vllm、Transformers 或 accelerate）。包括任务选择、烟雾测试及不同模型规模的硬件建议。不包含远程编排或发布结果到社区工作流。
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LoRA演示空间构建器

huggingface-lora-space-builder
sickn33/agentic-awesome-skills
462
为用户提供的LoRA在Hugging Face Spaces上构建并发布Gradio演示。该技能会生成定制化的交互式应用，包含合适的控件、加载方式和推理配方，并发布为私有空间。
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Hugging Face Spaces 部署

huggingface-spaces
sickn33/agentic-awesome-skills
272
在 Hugging Face Spaces 上构建、部署和维护机器学习应用，支持 Gradio、Docker、Static 三种 SDK，涵盖 ZeroGPU 与专用硬件、模型加载、调试及推理提供商等场景。
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Hugging Face ZeroGPU 开发

huggingface-zerogpu
sickn33/agentic-awesome-skills
253
在 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 硬件上构建 AI 演示的规则与模式，涵盖 @spaces.GPU、配额调优、CUDA 约束与并发安全。
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人机信任漏洞检测

human-agent-trust-exploit-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
365
此技能用于检测 AI 代理是否利用人类信任，如社会工程学、误导性指导或虚假保证。它识别诱导不安全行为、索取敏感凭证或冒充权威角色的提示。适用于评估代理安全性、安全建议或影响用户决策的工作流。
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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/agentic-awesome-skills
251
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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并行多智能体研究

infinite-gratitude
sickn33/agentic-awesome-skills
381
这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。
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基于证据的输出评估工具

jev-eval
wuyoscar/jev-skill
300
该技能用于根据明确标准评估提供的输出，包括代码变更审查和授权安全评估。支持基于证据的审查线索、评分判断和批量转录评估。帮助用户判断现有输出或观察到的行为，但不涉及合并或运行目标。适用于设计请求、代码审查和安全工作流。用户可选择真实 API 调用或模拟模式进行独立结果验证。
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Lambda智能体原生通讯语言

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sickn33/agentic-awesome-skills
146
Lambda是一种专为智能体（Agent）设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言，而是使用由“原子”（atoms，2字符代码）构成的共享词汇表，实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信，不适用于人类交互界面。
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LangChain 架构精通

langchain-architecture
sickn33/agentic-awesome-skills
159
掌握 LangChain 框架，构建复杂的 LLM 应用。学习实现自主智能体、复杂链式调用、记忆管理及工具集成。涵盖文档处理流水线、回调机制及生产级架构模式，如 RAG 检索增强生成，适用于企业级 AI 解决方案。
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LangGraph 状态化智能体开发

langgraph
sickn33/agentic-awesome-skills
353
基于 LangGraph 构建生产级有状态多角色 AI 智能体的专家指南，涵盖图结构设计、状态管理、循环与分支、检查点持久化、人机协同模式以及 ReAct 智能体工作流。
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LLM 应用架构模式

llm-app-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
104
面向 LLM 应用的架构与集成模式，涵盖 RAG 检索、工具调用、智能体循环、缓存、隐私边界与验证要求，帮助设计可上线的 AI 应用。
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