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Arize LLM评估与监控

arize-evaluator
github/awesome-copilot
271
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
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LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
273
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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提示优化助手

boost-prompt
github/awesome-copilot
144
通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。
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Anthropic Claude成本优化指南

anth-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
393
本指南提供了优化Anthropic Claude API使用成本的全面策略。涵盖了模型路由（根据任务选择最经济的模型）、提示词缓存（减少重复输入成本）、批量处理（处理异步任务）以及实时支出跟踪与预算预警。适用于需要管理大规模、高成本AI应用部署和精确预算控制的场景。
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Anthropic API 错误排查指南

anth-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。
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Anthropic API成本优化指南

clade-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
本指南详细介绍了在使用Anthropic Claude API时降低成本的专业策略。内容涵盖了根据任务复杂度选择合适的模型（Haiku, Sonnet, Opus）、实施提示词缓存、利用消息批量处理，以及高效的令牌数量削减技巧，帮助开发者构建成本效益更高的AI应用。
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Anthropic消息API进阶模式

clade-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能详细介绍了使用Anthropic Messages API的进阶用法。涵盖了实时流式响应处理、系统提示词设置、多模态视觉输入处理以及强制结构化JSON输出等高级功能。适用于构建复杂、健壮、多模态的AI应用场景。
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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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同步AI代理至Azure Foundry

foundry-agent-sync
github/awesome-copilot
308
本技能允许用户通过本地JSON清单文件，将基于提示词的AI代理（Agent）直接同步和注册到Azure AI Foundry服务中。它通过调用REST API实现代理的服务器端部署，确保代理能够立即在Foundry门户或API中投入使用，适用于大规模、跨环境的AI代理管理。
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Claude内容安全防护与卫栏

clade-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
220
本技能指导如何在应用中使用Claude时，构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证（包括检测注入攻击和长度限制）以及输出校验（防止系统提示词泄露），确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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自动AI智能体进化与优化

evolving-ai-agents
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
63
A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。
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