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AI安全检测基准测试

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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。

大型语言模型配置与微调

用于配置本地部署的大型语言模型（LLM）推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调，或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。

LLM交易代理安全监控

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本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策，确保其符合预设的风险参数，并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。

Anthropic托管智能体云运行时

本技能提供Anthropic Claude托管智能体运行时，专为运行复杂的、长时或异步的AI任务设计。与本地WASM代理不同，托管运行时提供了一个完整的云容器环境、持久化的文件系统和跨轮次的稳定状态管理。它覆盖了智能体的完整生命周期，包括创建、发送提示、检查状态、查看事件日志和最终终止。

顶尖语义知识检索系统

这是一个顶尖的记忆知识检索系统，提供多维度的搜索策略。它支持默认语义匹配、混合搜索（稀疏+密集）、用于复杂推理的多跳知识图谱RAG，以及利用查询扩展、时效性权重和MMR去重的高级智能搜索。适用于从大型、复杂的知识库中提取细致、多样化和时效性强的信息，并支持跨多个知识域检索。

深度嵌套子代理编排

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用于编排深度嵌套的子代理树结构，支持多达五层级的任务委托。其核心价值在于上下文管理：它确保了深层工作流的每个阶段都能获得独立的上下文窗口，避免了父级代理的上下文预算被庞大且复杂的中间状态信息所占据。适用于需要按层级进行分解、研究、验证和合成的复杂任务流程。

智能体协议：P2P网络连接与能力商店

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Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议，旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点（P2P）通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信，或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。

提示词优化器

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本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。

PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns

本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。

模型网关：多模态大模型路由

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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。

管理RVF可移植智能体记忆

该工具用于管理RVF（Ruflo Vector Format）文件，专门用于处理和传输智能体的记忆信息。它支持查看、导出、导入、迁移和统计记忆数据，确保知识库可以安全地在不同项目和平台之间进行备份和共享。

自动化智能体合规性测量

该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景，执行智能体，并通过LLM分析，生成一份详细报告，精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。

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