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Vertex AI Terraform专家
vertex-infra-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
擅长用Terraform为Vertex AI搭建基础设施,包括Model Garden、Gemini端点、向量搜索、流水线以及企业级生产部署。
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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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整合Google Gemini API进阶指南
gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
372
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程,涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用(工具使用)和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践,如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制,适用于构建复杂的AI应用。
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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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实时多模态AI智能体构建
daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程,无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务(如LLM、语音识别、TTS),管理对话上下文,并支持函数调用,适用于构建高级交互式AI应用。
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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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多智能体任务编排器
multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官,负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家,防止任务重复和冲突。更重要的是,它强制执行严格的质量门检查(如代码测试、文件差异检查),确保结果可靠,并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
494
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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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
397
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
424
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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