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LintLang 代理指令审计

lintlang-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
346
使用 LintLang 0.8.0 在本地审计代理指令、工具定义与内嵌提示词，检查歧义选项、冲突要求、结构缺失与越界问题，仅输出问题代码、严重级别与位置，不修改文件、不调用模型。
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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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大模型应用安全

llm-app-security
sickn33/agentic-awesome-skills
247
通过输入验证、输出控制和租户隔离，保护大模型应用免受提示注入、数据泄露和滥用。实施 OWASP LLM Top 10 缓解措施，提供 Python 和 Node.js 代码示例。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/agentic-awesome-skills
387
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LangChain智能体开发

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
111
精通使用LangChain和LangGraph构建生产级AI智能体，涵盖架构设计、记忆系统、RAG、工具集成、部署优化与测试评估。
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大模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/agentic-awesome-skills
113
专业的提示词工程技能，运用宪法式 AI、思维链推理与模型专属优化，将基础指令转化为可直接用于生产的提示词，提升准确率、减少幻觉并大幅降低 token 成本。
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大模型成本优化策略

llm-cost-optimization
sickn33/agentic-awesome-skills
409
本技能通过模型选择、提示词缓存、批处理、量化及自托管等策略，帮助降低 50-90% 的大模型 API 和基础设施成本。涵盖成本追踪、任务型模型路由、语义缓存等技术，适用于需要管理 AI 支出和优化云架构的开发人员。
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LLM委员会审议

llm-council
sickn33/agentic-awesome-skills
73
运行Fireworks托管的开放权重模型委员会，比较响应并综合最终答案。本技能实现Karpathy的LLM委员会概念，包括并行模型响应、排名和主席综合。
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大模型评估策略与方法

llm-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
205
掌握大模型应用评估策略，涵盖自动化指标（如 BLEU、ROUGE）、人工评估维度及 LLM-as-Judge 模式。适用于衡量模型性能、对比不同模型或提示词、检测性能回退及验证改进效果。提供 Python 实现示例，帮助构建生产系统信心。
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大模型微调基础设施

llm-fine-tuning
sickn33/agentic-awesome-skills
342
本技能涵盖设置大语言模型（LLM）微调基础设施，包括使用 QLoRA、LoRA 及全量微调技术。涉及配置 DeepSpeed 或 FSDP 分布式训练，利用 Hugging Face TRL 和 Axolotl 框架，并实施 RLHF 和 DPO 对齐方法。适用于领域特定模型适配及生产部署。
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LLM 网关部署

llm-gateway
sickn33/agentic-awesome-skills
308
部署统一的 LLM API 网关，实现多模型负载均衡、速率限制、密钥管理、语义缓存、故障回退路由和成本追踪。
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基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

llm-inference-scaling
sickn33/agentic-awesome-skills
470
本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。
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