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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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智能体系统评估框架
evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
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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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。
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LangChain迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
LangGraph 生产级框架,帮助构建有状态多角色 AI 代理,涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式,适用于 Python 后端部署。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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Mistral AI API性能调优指南
mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输(Streaming)、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题,实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成,是构建生产级AI系统的必备知识。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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Vertex 智能体构建器
vertex-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
在 Vertex AI 上搭建面向生产环境的生成式智能体,集成 Gemini 模型、多模态处理、RAG、函数调用并可部署到 Cloud Run 或 Vertex Endpoints,提供监控与评估框架,适合企业级应用。
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自主AI智能体发现与研究指南
agentfolio
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
本工具是自主AI智能体、框架和工具的聚合目录。它帮助用户全面了解当前AI领域的能力图谱,通过使用场景搜索,对比不同智能体的核心能力、部署模式和集成方式,从而指导用户决定是集成现有方案还是从零开始构建。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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