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LLM委员会审议

llm-council
sickn33/agentic-awesome-skills
73
运行Fireworks托管的开放权重模型委员会，比较响应并综合最终答案。本技能实现Karpathy的LLM委员会概念，包括并行模型响应、排名和主席综合。
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大模型微调基础设施

llm-fine-tuning
sickn33/agentic-awesome-skills
342
本技能涵盖设置大语言模型（LLM）微调基础设施，包括使用 QLoRA、LoRA 及全量微调技术。涉及配置 DeepSpeed 或 FSDP 分布式训练，利用 Hugging Face TRL 和 Axolotl 框架，并实施 RLHF 和 DPO 对齐方法。适用于领域特定模型适配及生产部署。
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LLM 网关部署

llm-gateway
sickn33/agentic-awesome-skills
308
部署统一的 LLM API 网关，实现多模型负载均衡、速率限制、密钥管理、语义缓存、故障回退路由和成本追踪。
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基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

llm-inference-scaling
sickn33/agentic-awesome-skills
470
本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
177
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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LLMOps平台工程

llmops-platform-engineering
sickn33/agentic-awesome-skills
404
设计和运营生产级 LLMOps 平台，涵盖 CI/CD、模型发布工作流、评测门禁、回滚以及云端与自托管推理治理。
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洛基模式多智能体自主系统

loki-mode
sickn33/agentic-awesome-skills
51
洛基模式是一个多智能体自主启动系统，旨在实现从产品需求文档到生产环境的零人工干预工作流。它集成了 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic 和 AWS Bedrock 等研究增强型 AI 模型，确保部署过程无需人工介入，同时严格限制依赖项和响应时间。
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机器学习流水线编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/agentic-awesome-skills
280
设计并实现完整的机器学习流水线，采用多智能体编排方式遵循现代 MLOps 最佳实践。涵盖数据工程、特征存储、模型训练及生产部署。适用于构建可扩展、可监控且可复现的生产级机器学习系统。
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记忆投毒检测

memory-poisoning-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
139
此技能用于检测 AI 代理中的持久指令注入漏洞。它验证代理是否将恶意指令存储在长期记忆或上下文中以便后续执行。流程包括尝试写入持久规则，并验证代理是否在后续交互中遵循该指令。重点在于行为持久性而非数据泄露。
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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/agentic-awesome-skills
259
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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AI智能体语义记忆库

mesh-memory
sickn33/agentic-awesome-skills
252
这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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MLOps工程师

mlops-engineer
sickn33/agentic-awesome-skills
88
专注于构建可扩展的机器学习基础设施和自动化管道的MLOps专家。精通从实验到生产的完整MLOps生命周期，深入了解现代MLOps工具、云平台以及构建可靠、可扩展ML系统的最佳实践。
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