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搜索 Meta ，共找到 45 条记录
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元技能创建与流程编排

meta-skill-creator
opensquilla/opensquilla
145
本元技能负责复杂的、多步骤的工作流（元技能）的创建和编排。仅当用户明确要求组合、合成或提出一个协调多个现有技能的新能力时使用。它流程涵盖了意图澄清、触发词冲突检查、验证，并生成包含工作流图谱（DAG）的详细提案。
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语音克隆与合成语音生成

voice-clone-lab
opensquilla/opensquilla
155
本技能用于根据本地音频样本创建和注册可复用的克隆音色，供后续的文本转语音（TTS）使用。它严格遵循“先获取同意”的工作流，要求用户提供明确的授权、详细的说话人元数据和版权证明。功能旨在确保生成的语音ID在内容创作中使用是安全、可溯源且完全符合法律规定的。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
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本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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生成式引擎优化专家

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tech-leads-club/agent-skills
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本技能专注于生成式引擎优化（GEO），旨在确保特定网页的内容结构、元数据和可信度达到AI答案引擎（如Google AI Overviews、ChatGPT、Bing Copilot）的最佳标准。它侧重于技术实现层面，如结构化数据（JSON-LD）、语义化HTML和元数据优化，以提高内容的可发现性、可理解性和可引用性，而非传统的关键词排名。
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GEPA基因组审计与检查工具

harness-gepa
ruvnet/ruflo
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该工具用于深入审计和检查GEPA（基因演化提示适配）基因组，通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构，渲染出完整的系统提示词，或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。
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编排自定义AI智能体框架

harness-mint
ruvnet/ruflo
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该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。
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AI安全检测基准测试

harness-security-bench
ruvnet/ruflo
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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。
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管理RVF可移植智能体记忆

rvf-manage
ruvnet/ruflo
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该工具用于管理RVF（Ruflo Vector Format）文件，专门用于处理和传输智能体的记忆信息。它支持查看、导出、导入、迁移和统计记忆数据，确保知识库可以安全地在不同项目和平台之间进行备份和共享。
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品牌知识沉淀与检索

save-knowledge
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
456
该功能用于将品牌知识（如营销活动经验、品牌指南、竞品情报等）持久化存储到记忆层。系统会进行内容哈希和元数据标记，确保所有宝贵的经验和洞察能跨会话保留，并支持通过自然语言进行高效的语义检索，构建可复用的知识体系。
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AAAI产出物提交与评估指南

aaai-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者提供了准备AAAI会议补充产出物（Artifacts）的最佳实践。它详尽指导如何构建技术附录、打包可复现的代码和数据集，并严格遵守匿名化要求（移除作者元数据和路径）。核心目标是确保外部审稿人能够使用简单、通用的方法，轻松验证论文中的所有研究结论和技术主张。
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