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智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

管理AI模型提供商集成

arize-ai-provider-integration

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本技能提供完整的命令行接口(CLI)来管理Arize平台中的AI模型集成。用户可以使用它来列出、创建和获取配置，支持多种主流LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock等），确保模型评估所需的凭证和连接配置正确、安全。

智能体治理与安全模式

agent-governance

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提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

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对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

Arize 判定评估流程

arize-evaluator

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通过 ax 命令在 Arize 上设计、运行和监控 LLM 判断评估器，支持创建/更新评估器、任务触发、列映射、连续监控、跨度与实验评估，以及查询过滤等操作。

Arize 提示优化技能

arize-prompt-optimization

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利用 Arize 跟踪数据和 ax 命令，定位并提取 LLM 提示、分析性能信号，按数据驱动循环优化提示词和模板。

Arize 追踪导出工具

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通过 ax CLI 从 Arize 下载 span、trace 和 session，辅助调试 LLM 应用，支持 ID/过滤/探索采样规则以及全量导出，统一写入 .arize-tmp-traces 目录。

提示优化助手

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通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。

为AI代码代理生成项目文档

create-agentsmd

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本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”，旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令，包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足，专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息，最大化AI开发效率。

AI规范编写指南

create-specification

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为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板，明确目标、需求、约束、接口与验证标准，便于自动化理解与执行。

Datadog 自动化工具

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通过 Rube MCP 的 Composio 套件自动化 Datadog 的指标查询、日志搜索、监控/看板管理以及事件与维护窗口创建，始终以当前工具 schema 为准。

AI输出核查助手

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为 AI 输出提供三层验证流程，抽取可核查陈述、检索支持或反驳来源、识别幻觉模式，并生成带来源链接的结构化审查报告，供人工复核。

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