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搜索 结构化流 ，共找到 48 条记录
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智能体性能优化工作流

agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。
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Azure多模态内容理解SDK

azure-ai-contentunderstanding-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。
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Azure多模态内容理解SDK

azure-ai-contentunderstanding-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。
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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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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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Fireflies会议记录分析提取

fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API，获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据，并提取结构化的关键洞察，包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统，实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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Gemini 自动化流程

gemini-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
382
通过 Rube MCP/Composio 工具链，结构化进行 Gemini 的工具发现、连接、调用与参数检查，强调先检索、保持 schema 合规与会话复用，保障自动化稳定。
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Groq工作流：聊天、工具与结构化输出

groq-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用（Function Calling）集成外部功能，以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。
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Ideogram AI图像生成参考架构

ideogram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于构建大规模AI图像生成系统的参考架构。它指导开发者如何建立完整的资产生成流程，包括使用结构化模板确保品牌风格一致性，调用Ideogram的多API功能，并实现从图像生成到最终CDN部署的完整工作流。适用于构建品牌资产系统和可扩展的AI集成。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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LangChain常见错误排查指南

langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。
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