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智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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AI产品开发

ai-product
sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导团队打造可靠的AI产品，涵盖LLM集成、RAG架构、可扩展提示词工程、可信AI UX与成本友好策略。
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AI 包装产品战略

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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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AI 包装产品战略

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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

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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领先计算机视觉架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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Ideogram 参考架构指南

ideogram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 Ideogram 图像生成项目的参考架构，涵盖提示模板、生成服务、资产管理与交付机制，适用于搭建新集成或规范现有项目结构。
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Kling AI 常见错误排查

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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分析Kling AI视频生成中出现的HTTP/API错误，匹配错误码与原因，执行鉴权、参数校验、重试/退避或提示简化等修复后再验证请求，确保问题解决。
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Kling AI 内容合规

klingai-content-policy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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指导在 Kling AI 中实现内容政策合规，包括提示过滤、产出审核、违规处理和策略文档，保障生成内容安全可控。
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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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