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上下文优化策略
context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架,旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用,可以有效解决上下文限制问题,帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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大型语言模型上下文管理
context-window-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配,旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。
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对话记忆系统
conversation-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
455
针对对话型大模型的持久化记忆方案,覆盖短期上下文、长期积累与实体事实的存储、检索与整合,帮助构建更聪明的会话型 AI。
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CrewAI 多智能体架构师
crewai
sickn33/antigravity-awesome-skills
59
使用CrewAI构建角色化多智能体协作,设计代理人物、任务与流程,配置记忆与规划,在结构化工作流中协调复杂任务。
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自动加密货币业务拓展智能体
crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能包旨在构建专业的AI智能体,实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程:包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计,以及设计了包含人工审核环节的BD流程,适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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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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数据集加载器创建者
dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导,涵盖数据准备、训练与调参,配合行业规范校验与可部署代码,加速机器学习训练流程。
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Deepgram实时流式语音转录
deepgram-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别(diarization)、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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声明式语言模型系统
dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
133
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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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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智能体系统评估框架
evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题,指导用户进行系统性性能测试,用于验证上下文工程的选择,并衡量跨多个质量维度(如事实准确性、工具效率)的持续改进。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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