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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
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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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大模型运维与生产部署

llm-ops
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74
本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
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177
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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LLM 安全评估与 AI 审计

llm-security
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457
对 LLM 应用和 AI 代理进行授权安全评估。涵盖提示注入、工具滥用、RAG 泄露、记忆投毒及系统提示词提取，遵循 OWASP LLM/ASI Top 10 指南。包括红队测试、漏洞映射和 AI 系统合规工程，确保系统安全与稳健性。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
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226
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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LLMOps平台工程

llmops-platform-engineering
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404
设计和运营生产级 LLMOps 平台，涵盖 CI/CD、模型发布工作流、评测门禁、回滚以及云端与自托管推理治理。
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负载均衡配置

load-balancing
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462
配置负载均衡器和流量分发，实现健康检查和SSL终止。用于在服务器之间分配流量。
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