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搜索 LLM ，共找到 154 条记录
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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BullMQ任务队列最佳实践

bullmq-specialist
sickn33/antigravity-awesome-skills
442
这是一份关于使用BullMQ和Redis在Node.js/TypeScript中构建可靠、可扩展的后端任务队列的指南。内容涵盖了定时任务、流程依赖编排、速率限制、错误处理和优雅关闭等高级模式，帮助开发者构建生产级的异步任务处理系统。
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大规模数据处理与架构扩展

clay-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本指南提供了一套完整的解决方案，用于指导用户如何扩展数据富集管道，以处理每月1万到10万以上的海量数据。内容涵盖了容量规划、使用队列系统进行批量处理优化、处理速率限制以及设计多表架构，确保数据摄取过程的稳定性和高可扩展性。
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LLM 编码指南

coding-guidelines
tech-leads-club/agent-skills
76
针对实现、修改或审查代码的 LLM 行为规范，强调谨慎、简洁、精细修改和目标驱动，帮助避免常见编码错误。
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成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/everything-claude-code
265
该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。
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代码结构及依赖协议

data-structure-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
该协议旨在为大型代码库中的AI代理提供持久化的结构化内存。它将整个代码库建模为一个有向图，不仅记录了依赖关系，更重要的是记录了每一条连接存在的'原因'。这使得AI能够在不加载整个源代码的情况下，理解项目上下文，进行影响分析和安全重构。
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Deepgram可扩展语音转录架构

deepgram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本模块提供了基于Deepgram的可扩展转录系统参考架构。涵盖了同步REST（短文件）、异步队列（批量处理）、WebSocket实时流媒体和混合路由器等四种主流模式，指导开发者根据不同的音频工作负载选择最合适的系统架构。
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结构化数据提取与批量网页抓取

firecrawl-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
这是一个高级工作流，用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能：使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取；高效批量抓取多个已知URL；以及快速生成网站地图，发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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爬虫迁移：从 Puppeteer 到 Firecrawl

firecrawl-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南提供了一个完整的框架，用于将传统的、依赖浏览器或CSS选择器的爬虫代码（如Puppeteer, Playwright）迁移到Firecrawl API。它展示了如何简化爬取流程，实现单页抓取、使用LLM进行结构化数据提取，以及复杂的全站爬取，从而彻底摆脱复杂的浏览器管理和反爬虫机制。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
59
本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。
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引导式模糊测试词典

fuzzing-dictionary
trailofbits/skills
128
模糊测试词典通过领域关键词、魔法数、协议命令等令牌，帮助解析器、协议或格式代码更容易覆盖深层路径，适合与 libFuzzer/AFL++/cargo-fuzz 等结合，并通过字典参数注入有效输入。
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