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搜索 JSON ，共找到 48 条记录
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智能体工具构建指南

agent-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
364
涵盖从 JSON Schema 设计到验证与错误处理的智能体工具构建，强调高质量描述和 MCP 标准以保障 LLM 准确率。
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.NET版Azure OpenAI SDK

azure-ai-openai-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
这是一个用于.NET环境的Azure OpenAI客户端库。它提供了访问包括GPT-4o、嵌入、DALL-E和Whisper等多种OpenAI模型的接口。开发者可以使用它来构建复杂的聊天机器人、实现结构化JSON输出，或进行RAG（检索增强生成）等高级应用。
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Gemini 深度研究工具

deep-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读，并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告，支持进度流、持续跟踪、状态查询等，可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。
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Groq工作流：聊天、工具与结构化输出

groq-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用（Function Calling）集成外部功能，以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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Mistral AI API 快速上手指南

mistral-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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OpenRouter大型语言模型API快速入门

openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程，用于接入多个大型语言模型（LLM）的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例，指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数，并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用（如Llama、GPT-4o）的开发人员。
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结构化文本生成器

outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token，使 JSON/XML/代码结构必然有效，并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型，实现高速推理与抽样控制。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
238
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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SGLang 结构化推理服务

sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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结构化数据标记指南

schema-markup
alirezarezvani/claude-skills
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协助实施、审核与修复 JSON-LD 结构化数据，使网站获得丰富结果并提升 AI 搜索可见性，同时指导如何解读 Search Console 的错误并完成页面更新。
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