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A/B测试配置生成器

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此技能自动生成用于机器学习部署的A/B测试配置，提供规范流程、代码示例和校验建议，帮助模型上线后具备完整的监控与灰度能力。

Kling AI 视频模型指南

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指导用户了解 Kling AI 的视频生成模型、比较功能、结合质量/速度/成本的取舍，并提供测试与模型推荐的步骤，帮助选出适合特定场景的方案。

Mistral迁移深度指南

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指导团队将 OpenAI 或其他供应商的关键 AI 集成迁移到 Mistral AI，涵盖评估、通用适配器、特性开关渐进发布、模型映射、验证测试与回滚策略。

OpenRouter 函数调用指南

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该技能指导如何在 OpenRouter 中构建函数/工具调用流程，适用于 GPT-4、Claude 等支持函数调用的模型，涵盖前置条件、实现步骤、测试验证与监控建议，确保 API 集成稳定生效。

OpenRouter 模型路由

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实现 OpenRouter 模型路由，支持 A/B 测试、渐进发布与性能驱动的模型选择，便于在多个环境中优化多模型部署与实验。

训练测试集切分器

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该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。

类型安全的AI代理

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PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

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