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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。
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多智能体系统优化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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AI产品开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导团队打造可靠的AI产品，涵盖LLM集成、RAG架构、可扩展提示词工程、可信AI UX与成本友好策略。
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可靠自治智能体指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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介绍构建可靠自治代理的原则、模式、分解策略与工具，强调领域约束、人工审核与审计以阻止错误级联。
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Claude代码开发最佳实践指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这份指南旨在提供一个全面参考，帮助用户最大化利用Claude Code（一个智能体编程工具）的潜力。内容涵盖了最佳实践、项目配置模板（CLAUDE.md）、高级提示工程技巧和调试策略，指导用户实现高效、可靠的自主软件开发流程。
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币排行自动化操作指南

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 和 Composio 的 Coinranking 工具包自动化币排行操作，强调先搜索工具、确认连接、遵守 schema、复用会话与批量执行等关键步骤，确保流程稳定可靠。
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模型上下文衰减模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时，性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈，并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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Convolo AI 自动化流程

convolo-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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指导通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Convolo AI 操作，覆盖工具发现、连接验证、按 schema 执行多工具、会话复用与分页处理，确保运行可靠。
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Databricks ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
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Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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