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智能体记忆系统架构设计

agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
199
本技能专注于指导高级AI智能体的记忆系统架构设计。它强调的重点不在于数据的存储，而在于高效的记忆检索机制。内容涵盖了如何进行最佳的文档分块策略、选择合适的向量数据库，以及整合不同类型的记忆（如情景记忆、语义记忆），帮助智能体在处理海量交互时，保持长期、一致的智能状态，是构建复杂、有状态的自主智能体的核心指南。
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自主编码代理模式

autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
介绍自主编码代理的原则和架构，包括循环思维、多模型协作、工具 schema、审批机制与浏览器自动化等，帮助团队构建稳定的 LLM 工具调用流程。
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自主编码代理模式

autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
介绍自主编码代理的原则和架构，包括循环思维、多模型协作、工具 schema、审批机制与浏览器自动化等，帮助团队构建稳定的 LLM 工具调用流程。
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神经网络构建器

building-neural-networks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
通过 neural-network-builder 插件让 Claude 自动配置或修改神经网络架构，明确层、激活函数和训练参数，适合构建 CNN、RNN、Transformer 等模型。
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特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
466
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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长上下文扩展技术

long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
174
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。
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Mergekit 模型融合实战

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
465
通过 Mergekit 在无需重训的前提下融合多个微调模型，交叉叠加数学、编程与对话能力，涵盖 SLERP、TIES、DARE、任务算术与线性融合，助力快速打造高性能多技能模型并部署。
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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
212
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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Perplexity 安全实践指南

perplexity-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
164
为 Perplexity 提供安全指南，涵盖 API 密钥存放、秘密轮转、按环境最小权限、Webhook 验证和审计日志，帮助开发者部署时防止泄露和权限泛滥。
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RetellAI SDK 实战模式

retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
463
提供 Retell AI SDK 的 TypeScript 与 Python 实践模式：单例客户端、错误包装、重试退避、响应校验与日志等，帮助团队快速搭建稳定、符合习惯的集成。
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推测式解码加速

speculative-decoding
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术，在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务，达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。
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