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提示守卫检测器

prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
147
Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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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 SDK生产级模式

retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本资源提供了一系列生产级的Retell AI SDK最佳实践模式，用于构建高可靠的语音智能体。它涵盖了单例客户端管理、带LLM配置的类型化智能体创建、实现呼叫重试逻辑，以及处理大规模批量呼叫活动。适用于需要构建稳定、可扩展的语音自动化系统场景。
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SGLang 结构化推理服务

sglang
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
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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SimPO：简单偏好优化对齐

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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智能体工具设计与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”，而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式，旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。
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