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数据监控与AI智能体顾问

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该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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动态多智能体工作流编排

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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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智能体自治协作协议

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这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。
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训练和微调句子嵌入模型

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本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

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使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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跨模型任务派发与评审

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这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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暗底知识图谱AI演示稿

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这是一款专为AI原生项目、知识图谱或技术深度分享设计的深色主题演示模板。它结合了深色渐变背景、漂浮光点、SVG力导向图和JetBrains Mono代码高亮，视觉效果极具科技感，适用于技术分享和产品发布会。
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生成式引擎优化专家

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本技能专注于生成式引擎优化（GEO），旨在确保特定网页的内容结构、元数据和可信度达到AI答案引擎（如Google AI Overviews、ChatGPT、Bing Copilot）的最佳标准。它侧重于技术实现层面，如结构化数据（JSON-LD）、语义化HTML和元数据优化，以提高内容的可发现性、可理解性和可引用性，而非传统的关键词排名。
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AI智能体复杂任务编排指南

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本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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持续目标循环代理编排

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该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。
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深度研究需求提示生成

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本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求，转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题，确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性，适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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