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大型语言模型智能体评估
agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
153
本技能旨在解决LLM智能体从基准测试到实际生产环境的性能鸿沟。它教授高级质量工程实践，包括行为契约测试、对抗性测试和统计分析，确保智能体在部署时保持可靠性和鲁棒性，帮助开发者超越简单的通过/失败率。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
146
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
146
为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。
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Azure AI Foundry 开发套件
azure-ai-projects-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
392
Azure AI Projects 的 Python SDK，可在 Microsoft Foundry 中管理 Agent、连接、部署、数据集、索引与评估，并支持与 OpenAI 兼容客户端交互。
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Azure AI Foundry 开发套件
azure-ai-projects-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
392
Azure AI Projects 的 Python SDK，可在 Microsoft Foundry 中管理 Agent、连接、部署、数据集、索引与评估，并支持与 OpenAI 兼容客户端交互。
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Azure VoiceLive 实时语音 SDK
azure-ai-voicelive-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
367
Azure AI Voice Live SDK（JavaScript/TypeScript）帮助开发者在 Node.js 与浏览器中快速构建双向实时语音助手，涵盖身份验证、WebSocket 会话、音频流、VAD、工具调用及事件回调等核心能力。
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开源嵌入向量数据库
chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
447
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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计算机使用智能体开发与沙箱部署
computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
151
本技能介绍了计算机使用智能体的核心架构，即“感知-推理-行动”循环。内容涵盖如何利用视觉模型和Python实现屏幕观察、行为规划和模拟输入操作。更重要的是，它详细指导了将这类代理部署到安全、隔离的沙箱环境（如Docker容器）的最佳实践，以最大限度地降低系统风险。
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增强型LLM对话记忆系统
conversation-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
148
该技能提供构建大型语言模型（LLM）持久化内存系统的框架。它支持短期上下文存储、长期知识检索和实体信息更新等多种记忆管理模式。适用于开发能够长时间维持对话连贯性、记住用户历史和提供高度情境化交互的智能助手，解决了传统LLM容易遗忘上下文的问题。
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Cursor AI调试套件
cursor-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
218
Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。
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Gemini API 集成指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
指导开发者通过 Google 的 Gemini API 调用高级多模态模型，涵盖 SDK 安装与迁移、Python/JS/Go 示例代码，以及 REST 规范与文档索引（文本、图像、函数调用等）在集成和调试中的应用场景。
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GGUF量化：高效大模型推理
gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
256
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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