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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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FAISS:高效向量相似性搜索库
faiss
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
276
FAISS(Facebook AI Similarity Search)是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索,具备GPU加速和多种索引类型(如Flat、IVF、HNSW)。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用,特别是在RAG、推荐系统等领域,用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。
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Gemini API开发指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型,实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践,适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期,包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流,支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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Groq工作流:聊天、工具与结构化输出
groq-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用(Function Calling)集成外部功能,以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。
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Groq API 聊天补全指南
groq-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南全面介绍了如何使用Groq的高速LPU进行聊天补全。内容包含TypeScript和Python代码示例,涵盖了基础聊天交互、流式响应处理,以及多模态和不同性能级别的模型使用。适用于希望快速构建高性能、低延迟AI应用的开发者。
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Groq应用参考架构设计
groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道,并构建了多提供商故障转移机制(如Groq到OpenAI备份)。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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Kling AI视频生成生产级开发套件
klingai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
223
这是一个生产就绪的Python SDK,用于提供与Kling AI API集成的完整模式。它封装了JWT自动刷新、结构化请求/响应模型、长任务的指数退避轮询机制以及详细的错误处理。适用于构建稳定、高可靠性、需要高级文本或图像到视频合成能力的应用程序。
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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迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangSmith LLM 可观测平台
langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
91
LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力,跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集,同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成,方便排查问题与保障服务质量。
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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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