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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
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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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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LLM提示词结构化优化
ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
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。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
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。
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提示词优化器
prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
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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自动多轮研究论文评审循环
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环,利用外部大模型(MiniMax API)提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段,直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化,适用于长篇学术工作流。
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PydanticAI:类型安全LLM代理框架
pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架,它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型(LLMs)。它允许开发者构建生产级的 AI 代理,确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全,不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性,适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AI模型行为透视检测
bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式,包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告,帮助用户了解模型的真实行为,用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI提示注入安全检测器
detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统,用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类,适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统,以及进行主动的AI安全扫描。
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本地Hugging Face模型评估
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架,帮助用户选择最佳推理后端(如`vllm`、Transformers或`accelerate`),进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程,不负责远程作业编排或结果发布。
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大语言模型安全防护护栏
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
305
该工具为大型语言模型(LLM)应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击(如提示注入),检测并过滤敏感个人信息(PII)和有害内容。同时,它还能验证模型的输出是否准确、结构化,有效防止幻觉和数据泄露,确保AI应用的安全性与合规性。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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