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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
398
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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多智能体系统优化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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自适应AI操作模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能提供了一套结构化的行为框架，定义了多个AI运行模式（如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署）。它能够根据用户任务所处的阶段，自动调整AI的思维方式和输出格式，从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布，都能获得系统化、高质量的输出。
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BLIP-2 视觉语言框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。
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研究点子头脑风暴工具

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
218
通过十套结构化的创意框架引导研究者，从模糊好奇到具体可行的研究建议，适用于探索新问题、项目转型或寻找高价值切入点。
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上下文优化策略

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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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Claude 评估驱动框架

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affaan-m/everything-claude-code
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Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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LLM 评估框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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智能体系统评估框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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梯度裁剪助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持，指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置，并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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LangChain LLM应用架构指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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