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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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提示词工程模式
prompt-engineering-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
为提示词工程师提供从少样本、推理链到模板与系统提示等高级技巧,以提升大模型的性能、稳定性与可控性,并包含用例、验证与调优建议。
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PyTorch模型训练助手
pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程,提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议,遵循行业最佳实践,适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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PyTorch模型因果干预
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪(ROME风格)和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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高性能向量相似性搜索引擎
qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库,专为生产级的RAG(检索增强生成)和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能,支持结合元数据的混合搜索,并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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LLM 量化优化工具
quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
95
使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位,显存降低 50%-75%,并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器,适合显存受限时快速部署与训练。
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RAG系统架构指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统,涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估,助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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RAG系统实现工作流
rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG(检索增强生成)系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计,到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程,确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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Retell AI语音代理架构实践
retellai-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
60
本技能提供基于Retell AI的语音代理和电话呼叫自动化架构模式。它指导开发者如何使用SDK和API来构建复杂的语音交互系统,涵盖了完整的实现流程、最佳实践以及常见错误处理,适用于需要高度实时性和电话功能的业务场景。
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Retell AI语音代理集成
retellai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
453
本技能提供了Retell AI的集成模式,用于构建和自动化语音代理和电话呼叫系统。适用于开发需要处理复杂语音交互、实现电话自动化流程,或在CI/CD环境中部署AI语音能力的应用程序。
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AI语音代理与呼叫自动化构建
retellai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
本流程指导用户使用 Retell AI SDK 构建高级语音代理。内容涵盖了复杂的呼叫流程配置、函数调用集成(如预约管理)以及语音行为设置,适用于构建专业的、具备实时业务逻辑的电话呼叫自动化系统。
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Retell AI 语音代理成本管理
retellai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能提供了Retell AI语音代理和电话系统平台的成本优化实现模式。适用于开发或优化依赖语音通信的自动化系统,帮助开发者有效管理和监控API资源使用成本,确保AI语音系统的资源使用效率。
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