登录
下载

Skill UI

浏览并发现 9778+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 架构 ，共找到 55 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

多智能体代码审查编排工具

error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
查看详情

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。
查看详情

Ideogram AI图像生成参考架构

ideogram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于构建大规模AI图像生成系统的参考架构。它指导开发者如何建立完整的资产生成流程，包括使用结构化模板确保品牌风格一致性，调用Ideogram的多API功能，并实现从图像生成到最终CDN部署的完整工作流。适用于构建品牌资产系统和可扩展的AI集成。
查看详情

labs64授权自动化

labs64-netlicensing-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
347
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Labs64 Netlicensing 操作，先检索工具架构、确保连接处于激活状态，再按会话和架构要求执行工具，有效避免变更带来的问题。
查看详情

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。
查看详情

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。
查看详情

LangChain/LangGraph智能体开发专家

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API，实现多智能体编排、高级检索增强生成（RAG）流程（如RAG Fusion、HyDE）和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期，包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
查看详情

Mamba选择性状态空间模型

mamba-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
59
Mamba 是选择性状态空间架构，提供 Mamba-1 与 Mamba-2，可用 O(n) 复杂度处理百万级序列，节省显存、适配硬件、替代 Transformer 生成任务。
查看详情

智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
查看详情

MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
查看详情

多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
查看详情

极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
查看详情
上一页12345下一页
语言
简体中文
English