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雅恩·勒昆的AI辩论与批判

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念，强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异，并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能（AGI）的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。

持久化视频智能分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。

LLM提示词结构化优化

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本方法论将冗长、自然的语言系统指令，转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签（如trigger:、action:），解决了大型语言模型（LLM）指令遵循度低的问题，极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。

AI可引用性评分

zubair-trabzada/geo-seo-claude

为网页内容提供 AI 引用性评分，识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题，并给出重写建议，让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。

GEO内容质量E-E-A-T评估

zubair-trabzada/geo-seo-claude

分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号，指导AI引用与结构优化。

区域平台搜索优化

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zubair-trabzada/geo-seo-claude

针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。

本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

技能编排管理器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

评估任务复杂度，仅在必要时组合合适技能，记录成功搭配并防止简单任务滥用高阶能力，适合跨域复杂需求。

Claude API 使用指南

affaan-m/everything-claude-code

涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。

AI智能体工作流编排

affaan-m/everything-claude-code

用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。

提示词优化器

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affaan-m/everything-claude-code

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。

自主AI研究编排引擎

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。

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