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Langfuse 大模型可观测性

langfuse
sickn33/agentic-awesome-skills
109
使用 Langfuse 为 LLM 应用接入链路追踪、提示词版本管理与效果评估，涵盖 SDK 配置、敏感数据脱敏、Span 校验、数据集对比及生产环境调试。
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LangGraph 状态化智能体开发

langgraph
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353
基于 LangGraph 构建生产级有状态多角色 AI 智能体的专家指南，涵盖图结构设计、状态管理、循环与分支、检查点持久化、人机协同模式以及 ReAct 智能体工作流。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
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387
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LangChain智能体开发

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
111
精通使用LangChain和LangGraph构建生产级AI智能体，涵盖架构设计、记忆系统、RAG、工具集成、部署优化与测试评估。
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大模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
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专业的提示词工程技能，运用宪法式 AI、思维链推理与模型专属优化，将基础指令转化为可直接用于生产的提示词，提升准确率、减少幻觉并大幅降低 token 成本。
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大模型评估策略与方法

llm-evaluation
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掌握大模型应用评估策略，涵盖自动化指标（如 BLEU、ROUGE）、人工评估维度及 LLM-as-Judge 模式。适用于衡量模型性能、对比不同模型或提示词、检测性能回退及验证改进效果。提供 Python 实现示例，帮助构建生产系统信心。
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大模型微调基础设施

llm-fine-tuning
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本技能涵盖设置大语言模型（LLM）微调基础设施，包括使用 QLoRA、LoRA 及全量微调技术。涉及配置 DeepSpeed 或 FSDP 分布式训练，利用 Hugging Face TRL 和 Axolotl 框架，并实施 RLHF 和 DPO 对齐方法。适用于领域特定模型适配及生产部署。
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大模型运维与生产部署

llm-ops
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74
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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LLMOps平台工程

llmops-platform-engineering
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404
设计和运营生产级 LLMOps 平台，涵盖 CI/CD、模型发布工作流、评测门禁、回滚以及云端与自托管推理治理。
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洛基模式多智能体自主系统

loki-mode
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洛基模式是一个多智能体自主启动系统，旨在实现从产品需求文档到生产环境的零人工干预工作流。它集成了 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic 和 AWS Bedrock 等研究增强型 AI 模型，确保部署过程无需人工介入，同时严格限制依赖项和响应时间。
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机器学习流水线编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
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设计并实现完整的机器学习流水线，采用多智能体编排方式遵循现代 MLOps 最佳实践。涵盖数据工程、特征存储、模型训练及生产部署。适用于构建可扩展、可监控且可复现的生产级机器学习系统。
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ML工程师

ml-engineer
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378
专注于构建生产级机器学习系统，精通PyTorch 2.x、TensorFlow等现代ML框架，涵盖模型服务、特征工程、训练优化、MLOps、监控与部署，确保系统可扩展、可靠且高效。
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