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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
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
agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
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 包装产品战略
ai-wrapper-product
sickn33/antigravity-awesome-skills
354
指导如何打造真正解决问题的 AI 包装产品,涵盖产品化提示工程、API 成本与使用度统计、模型选择及差异化 UX,让 AI 成为可盈利、可信赖的功能。
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AI 包装产品战略
ai-wrapper-product
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
指导如何打造真正解决问题的 AI 包装产品,涵盖产品化提示工程、API 成本与使用度统计、模型选择及差异化 UX,让 AI 成为可盈利、可信赖的功能。
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Claude代码开发最佳实践指南
claude-code-guide
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
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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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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Databricks ML模型全生命周期管理
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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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特征工程工具集
engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征,用于提升机器学习模型的准确性和解释性,适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
321
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师,专注于为大型语言模型(LLMs)优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术,将基础指令转化为生产级的优化提示,能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
486
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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