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人工智能产品开发要点

sickn33/antigravity-awesome-skills

为 AI 产品工程师提供生产级 LLM 集成、结构化输出、流式响应、提示版本控制与验证、成本与可靠性防御，避免演示化和上下文滥用。

设备端 Foundation 模型

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affaan-m/everything-claude-code

在 iOS 26+ 中使用 FoundationModels 框架，默认启用本地 LLM 文本生成、@Generable 结构化输出、工具调用与快照流式传输，满足隐私与离线需求。

GRPO 强化学习训练

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供使用 TRL 实施 GRPO 的实战指南，面向结构化输出和可验证任务，通过自定义奖励函数强化模型推理能力。

Instructor 结构化输出库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 利用 Pydantic 模型从大模型响应中可靠提取结构化数据，自动重试验证失败的结果，可解析复杂 JSON 并支持实时流式输出，兼容 OpenAI 与 Anthropic。

LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。

LangChain SDK 模式指南

langchain-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供生产级 LangChain SDK 模式，涵盖类型化输出、容错降级、异步批处理、流式回调、缓存节省成本与结构化错误处理，帮助团队构建可靠的 LangChain 应用。

OpenAI 自动化工具

openai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。

结构化文本生成

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Outlines 通过 CFG+FSM 策略配合 Pydantic 模型，确保 JSON/XML 等结构化输出合法，并兼容 Transformer、vLLM、llama.cpp 等本地模型，方便高性能推理。

高级提示工程实践

prompt-engineer

Jeffallan/claude-skills

引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。

RadixAttention结构化服务

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

高性能 LLM/VLM 服务框架，利用 RadixAttention 自动缓存前缀，加速结构化 JSON/正则输出、Agent 工作流与多轮工具调用生成。

语境工程诊断顾问

context-engineering-advisor

deanpeters/Product-Manager-Skills

帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。

LLM 提示词优化器

llm-prompt-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

将模糊或不稳定的提示词优化为精准指令，使任意大模型都能稳定输出结构化、抗幻觉、节省标记的结果。

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