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混淆矩阵生成器
confusion-matrix-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
在机器学习训练场景中,自动响应混淆矩阵生成器相关请求,提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置,帮助快速完成模型评估。
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AI工作流上下文恢复
context-management-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
这是一个复杂的内存管理系统,用于在复杂的、分布式的多智能体AI工作流中,恢复、重构和维护项目上下文。它专注于高级语义记忆重构,利用语义向量搜索、相关性排序和冲突解决机制,确保知识的连续性与历史信息的保真度。
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动态上下文管理与编排
context-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱,确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。
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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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Convolo AI 自动化流程
convolo-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
197
指导通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Convolo AI 操作,覆盖工具发现、连接验证、按 schema 执行多工具、会话复用与分页处理,确保运行可靠。
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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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CrewAI多智能体协作编排
crewai-multi-agent
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
399
CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排,结合记忆与内置工具,适用于生产级自动化任务,不依赖 LangChain。
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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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Cursor AI模型密钥配置管理
cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”(BYOK)功能,以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制,实现成本的直接管理,并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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代码库索引与语义搜索
cursor-codebase-indexing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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专业的代码库索引工具,将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索(@Codebase),能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点,极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。
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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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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
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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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