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并行多智能体研究
infinite-gratitude
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
这是一个先进的多智能体研究工具,专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题,能显著加速知识发现和信息整合的过程。
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CI/CD自动化视频内容生成
klingai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
229
该工具旨在将Kling AI视频生成能力集成到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中。开发者可以自动化地在代码提交或发布时,自动生成和更新产品演示、市场营销视频等视频素材,极大地提高了内容交付的效率和一致性。
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LangChain LLM应用架构指南
langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架,帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型(LLM)应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理(Agents)、链式调用(Chains)、记忆管理、检索增强生成(RAG)以及外部工具集成等核心模块,全面助力构建智能AI系统。
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LangChain事件处理与流式集成
langchain-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器,可监听链式调用过程中的关键生命周期事件(如工具调用、LLM Token流式生成)。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输,并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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林迪AI智能体调试工具包
lindy-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
276
本工具包是专为解决复杂智能体(Agent)故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息(如Node.js、Python版本),测试Webhook和主流API(如Slack、Gmail)的连接状态,并指导用户回顾任务历史记录,最终生成一份结构化的支持报告,极大地提高了故障排查的效率。
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LLM应用模式与架构
llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG(检索增强生成)的完整流程,从文档切块到混合检索。此外,书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式,帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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Mistral AI 调试诊断包
mistral-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据,主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志,帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。
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Onesignal 用户授权自动化
onesignal-user-auth-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
208
通过 Rube MCP 指导 Composio 的 Onesignal 用户授权工具集,自动发现最新 schema、管理连接并执行授权工作流,适合重复的用户认证任务。
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OpenAI 自动化工具
openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作,涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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Retell AI语音代理调试工具包
retellai-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本工具包为开发者提供了使用Retell AI构建和调试语音代理及电话呼叫自动化功能所需的模式和指南。适用于将语音对话式AI集成到电话系统、客户服务平台或任何需要电话功能的工作流场景。
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高级提示词工程与大模型评估
senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
251
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词(包括令牌估算和清晰度评分),测量RAG检索的质量指标(如相关性、忠实度),并验证复杂的Agent工作流,确保LLM应用开发流程严谨可控。
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稀疏自编码器:模型可解释性分析
sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
457
本工具提供稀疏自编码器(SAE)的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性,或分析模型内部特定安全相关行为(如偏见或欺骗)的场景。
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