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AI智能体开发指南
agent-development
anthropics/claude-plugins-official
294
本技能提供了一份全面的指南,用于设计和开发用于代码插件的自主AI智能体。内容涵盖了必需的文件结构(YAML前置元数据)、定义智能体角色最佳实践、设计稳健的系统提示词,以及设置清晰的触发条件。当您需要构思、构建或优化智能体的能力,使其能自主处理复杂的、多步骤的任务时使用。
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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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多智能体系统优化工具
agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架,用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排,覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈,提高吞吐量,增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导,涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持,适用于开发、调试和查阅文档。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导,涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持,适用于开发、调试和查阅文档。
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AI 搜索优化指南
ai-seo
coreyhaines31/marketingskills
210
指导团队进行 AI SEO,提升文章在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 概览等助手中的可发现性与引用率,涵盖能见度审查、内容抽取性检测和 AI 爬虫访问策略。
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AI智能体上下文压缩
context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史(数百万Tokens)时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略,核心在于通过结构化摘要(如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块)来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”,而非单纯的请求Token量,确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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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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上下文优化策略
context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架,旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用,可以有效解决上下文限制问题,帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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TorchTitan 分布式预训练
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
414
基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行(FSDP2/TP/PP/CP),支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点,用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。
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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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