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智能体系统评估框架
evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
284
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题,指导用户进行系统性性能测试,用于验证上下文工程的选择,并衡量跨多个质量维度(如事实准确性、工具效率)的持续改进。
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Fal音频处理
fal-audio
sickn33/agentic-awesome-skills
397
提供使用fal.ai音频模型进行文本转语音和语音转文本的指导与模式,适用于将文本转换为自然语音或将音频转录为文本的应用场景。
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Fal工作流生成
fal-workflow
sickn33/agentic-awesome-skills
487
生成用于串联AI模型的工作流JSON文件。该技能提供创建结构化工作流的指导和模式,以按顺序链接多个AI模型,实现复杂的多步骤AI流水线。
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AI 科学思维协议
falsify
sickn33/agentic-awesome-skills
110
该技能为 AI 代理实施五阶段科学思维协议,防止未经验证的猜测。引导代理制定可证伪假设、寻求证据并得出校准结论,特别适用于高风险或模糊问题。包含事件、简单事实、估算和深度分析模式,确保回答前进行严谨推理。
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整合Google Gemini API进阶指南
gemini-api-integration
sickn33/agentic-awesome-skills
360
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程,涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用(工具使用)和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践,如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制,适用于构建复杂的AI应用。
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Hugging Face 本地模型评估
huggingface-community-evals
sickn33/agentic-awesome-skills
152
本技能指导用户在本地硬件上对 Hugging Face Hub 模型进行评估。涵盖使用 inspect-ai 和 lighteval 框架配合本地推理后端(如 vllm、Transformers 或 accelerate)。包括任务选择、烟雾测试及不同模型规模的硬件建议。不包含远程编排或发布结果到社区工作流。
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人机信任漏洞检测
human-agent-trust-exploit-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
365
此技能用于检测 AI 代理是否利用人类信任,如社会工程学、误导性指导或虚假保证。它识别诱导不安全行为、索取敏感凭证或冒充权威角色的提示。适用于评估代理安全性、安全建议或影响用户决策的工作流。
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混合搜索实现指南
hybrid-search-implementation
sickn33/agentic-awesome-skills
251
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式,用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配,需要结合语义理解和精确匹配能力时,应使用此方法。
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LangGraph 状态化智能体开发
langgraph
sickn33/agentic-awesome-skills
353
基于 LangGraph 构建生产级有状态多角色 AI 智能体的专家指南,涵盖图结构设计、状态管理、循环与分支、检查点持久化、人机协同模式以及 ReAct 智能体工作流。
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AI助手开发专家
llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/agentic-awesome-skills
387
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境,开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LangChain智能体开发
llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
111
精通使用LangChain和LangGraph构建生产级AI智能体,涵盖架构设计、记忆系统、RAG、工具集成、部署优化与测试评估。
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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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