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CLIP 视觉语言工具
clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
142
CLIP 借助预训练对比模型,在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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模型上下文衰减模式
context-degradation
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时,性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈,并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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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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代码库索引与语义搜索
cursor-codebase-indexing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
专业的代码库索引工具,将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索(@Codebase),能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点,极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。
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声明式语言模型系统
dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
247
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统,组合模块化的 RAG 和智能代理流程,并自动优化提示与模块,提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型(LLM)的编码能力,通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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文本语音音频处理
fal-audio
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
本技能利用fal.ai模型提供双向音频处理能力。它支持文本转语音(TTS),将文字转换为自然语音;以及语音转文本(STT),将语音准确转录为文字。适用于需要处理音频输入分析或合成语音输出的场景,如语音助手、内容数字化或多语言应用。
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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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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期,包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流,支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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