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语音AI架构专家

voice-ai-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

打造面向生产环境的实时语音代理和语音应用，结合 OpenAI Realtime、Vapi、Deepgram、ElevenLabs、LiveKit 与 WebRTC，持续优化延迟与音质，确保响应体验。

高性能强化学习框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。

治疗数据共享平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

大型语言模型提示词优化指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

智能体框架构建指南

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affaan-m/everything-claude-code

本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。

程序化搜索引擎优化策略

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alirezarezvani/claude-skills

指导如何通过模板和结构化数据大规模构建 SEO 页面，涵盖业务洞察、关键词模式、数据来源、模板设计及内链策略，确保每页具备独特价值、匹配搜索意图并规避低质惩罚。

LLM提示词结构化优化

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本方法论将冗长、自然的语言系统指令，转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签（如trigger:、action:），解决了大型语言模型（LLM）指令遵循度低的问题，极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。

生成引擎优化审计

zubair-trabzada/geo-seo-claude

通过识别业务类型、抓取关键页面并调度五个分工清晰的子代理分析 AI 可见性、平台适配、技术架构、EEAT 内容与 schema，最终生成综合 GEO 得分与优先改进建议。

GEO内容质量E-E-A-T评估

zubair-trabzada/geo-seo-claude

分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号，指导AI引用与结构优化。

区域平台搜索优化

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zubair-trabzada/geo-seo-claude

针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。

本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

提示词优化器

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affaan-m/everything-claude-code

本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。

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