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Vertex AI代理引擎部署审计
vertex-engine-inspector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
本工具用于全面检查和验证Vertex AI代理引擎的部署状态。它深入评估了包括代码沙箱、内存银行、A2A协议合规性、安全态势和性能指标等关键组件。该技能可生成加权生产就绪度分数,并提供详细的优化建议,确保您的AI部署具备生产可用性。
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语音AI架构专家
voice-ai-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
打造面向生产环境的实时语音代理和语音应用,结合 OpenAI Realtime、Vapi、Deepgram、ElevenLabs、LiveKit 与 WebRTC,持续优化延迟与音质,确保响应体验。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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高级LLM评估技术
advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论,包括直接评分和配对比较,并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差(如位置偏差、长度偏差)。它指导用户如何选择合适的评估指标,并构建结构化的Prompt,以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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智能体框架构建指南
agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
329
本指南提供了构建健壮AI智能体(Agent)的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果,并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用,实现从原型到稳定生产系统的升级。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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PydanticAI:类型安全LLM代理框架
pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架,它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型(LLMs)。它允许开发者构建生产级的 AI 代理,确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全,不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性,适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
273
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环,确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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Acontext:AI智能体技能记忆层
acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计,充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储,并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口(CLI)和API,用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传,极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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强化学习算法训练与实现
stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
109
稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现,包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API,使开发者能够轻松训练RL智能体,创建自定义环境,并进行高效的向量化并行训练,适用于标准的RL研究和原型开发。
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Anthropic Claude速率限制管理
anth-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
360
用于管理Anthropic Claude API的速率限制和配额。它实现了自动重试、指数退避(Backoff)机制,并支持根据请求量、输入和输出令牌数(RPM/ITPM/OTPM)进行精细化的流量控制。适用于高并发、需要稳定计费和调用的生产级API集成场景。
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