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声明式语言模型编程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

DSPy 通过声明式方式组织语言模型任务，构建模块化的 RAG、Agent 或分类器管道，并结合自动提示/优化器持续提升输出质量，适用于需要可靠复杂工作流的 AI 项目。

嵌入策略指南

embedding-strategies

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导团队选择与调优嵌入模型、分块与管道，覆盖 RAG、多语种输入和降维等向量搜索场景。

特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。

Entelligence自动化流程

entelligence-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Entelligence 工具箱，指导先搜索工具、核实连接状态、使用规范参数执行工具，从而实现稳定的 Entelligence 操作自动化。

Claude 评估驱动框架

affaan-m/everything-claude-code

Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。

LLM 评估工具套件

evaluating-llms-harness

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 lm-evaluation-harness 在 MMLU、HumanEval、GSM8K 等 60 多个学术基准上，对 HuggingFace/vLLM/API 模型进行对比评测、训练追踪并输出统一报告，适合实验室发布与质量监控。

智能体评估框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建符合多维指标的智能体评估体系，衡量令牌使用、工具调用和模型选择，验证上下文工程、捕捉回归并持续监控生产能力。

Exa架构方案变体

exa-architecture-variants

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Exa 部署架构选型与实施指导，包括直接搜索、缓存语义层与 RAG 流水线，帮助从基础应用到高并发、AI 增强场景的搜索集成顺利扩展。

Exa 成本优化指南

exa-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

教你通过查询缓存、精简结果数量、按需选择检索类型、批量去重和预算监控来降低 Exa AI 搜索 API 的费用。

Exa 企业 RBAC 配置

exa-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Exa 企业版设置 SSO、接口密钥范围、网关权限校验、域名限制和使用监控，帮助团队精细控制对 Exa AI 搜索的访问。

Exa 策略防护规则

exa-policy-guardrails

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

结合域名白名单/黑名单、查询内容校验、结果新鲜度控制与 API 消耗限额，为接入 Exa 的神经搜索提供安全、合规的策略防护。

Exa 可靠性模式

exa-reliability-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Exa 神经搜索集成提供熔断、缓存、重试、降级和质量监控等可靠性策略，确保生产服务在限流、空结果或响应波动时仍然稳定可用。

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