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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
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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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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Azure AI 翻译 SDK (类型脚本)
azure-ai-translation-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
232
该SDK为开发者提供了基于TypeScript的Azure AI翻译服务集成工具。它集成了强大的文本翻译(支持语言检测、转写)和文档翻译功能。开发者可以轻松实现单个文档的翻译,或管理复杂的批量翻译任务,支持将多语言能力集成到各类应用中。
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BLIP-2 视觉语言框架
blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接,适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话,在无需微调的条件下实现零样本推理,并仅训练轻量 Q-Former。
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自主多模型AI代理
blockrun
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
BlockRun是一个智能代理网关,通过钱包系统连接多种外部AI服务。它可以根据用户需求,自动路由请求至最合适的模型(如DALL-E生成图像、Grok进行实时X数据搜索、GPT-5.2进行复杂推理)。用户只需支付相应的微额费用,即可无缝使用所有AI的能力,实现了能力的扩展和成本控制。
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研究点子头脑风暴工具
brainstorming-research-ideas
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
218
通过十套结构化的创意框架引导研究者,从模糊好奇到具体可行的研究建议,适用于探索新问题、项目转型或寻找高价值切入点。
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视觉驱动电脑操作代理
computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理,兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案,强调沙箱隔离与安全控制。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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模型上下文衰减模式
context-degradation
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时,性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈,并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
291
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型(LLM)的编码能力,通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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LLM 评估框架
evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
66
提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程,可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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