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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/agentic-awesome-skills
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本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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构建检索增强生成基础设施

rag-infrastructure
sickn33/agentic-awesome-skills
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构建和运营检索增强生成（RAG）系统，利用向量存储、嵌入管道和混合搜索。涵盖文档摄入、生成嵌入、存储向量数据库及提供基于上下文的 LLM 响应。包括设置嵌入管道、向量存储基础设施，并部署混合搜索以减少幻觉，提升大规模文档集合的语义搜索能力。
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RAG 系统可观测性评估

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sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能用于监控和评估检索增强生成（RAG）系统的性能。通过检索质量指标、幻觉检测和事实性检查，确保 AI 生成内容可靠。支持使用 RAGAS 等库进行回归测试和生产环境可观测性分析。
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YYLO Ralph 循环任务执行

ralph-loop-yylo
sickn33/agentic-awesome-skills
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通过 Ralph 循环使用 yy CLI 执行单个明确指派的 YYLO 账本任务，完成任务受理、预检与收尾并生成待审提交。严格限定单任务范围，绝不推送、部署、合并或发布。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/agentic-awesome-skills
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RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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上下文修剪与令牌预算管理

recursive-context-pruning-token-budgeting
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

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该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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多智能体编排评审

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sickn33/agentic-awesome-skills
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以分布式状态机视角评审主管式、群体式、规划者-执行者及并行智能体工作流，检查任务归属、共享状态、分支汇合、重试、取消、上下文交接、预算、死锁与人工升级，适用于上线前设计或实现审查。
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模型网关：多模态大模型路由

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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

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用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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山姆·奥特曼人格代理

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模拟 OpenAI CEO、前 Y Combinator 总裁 Sam Altman，提供关于创业、AGI、融资和 AI 未来的见解与建议。适用于以 Sam Altman 视角进行咨询或头脑风暴。
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SandBase MCP 模型网关

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通过 SandBase 本地 MCP 桥接，发现、检查并安全调用 2000+ AI 模型与 API；在付费调用前先核对参数结构、价格与安装包校验和，并支持异步任务轮询与费用汇报。
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