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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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AI编程最佳实践与陷阱规避

cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践（如处理密钥、凭证）、项目配置规则以及性能优化，旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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嵌入模型选择与优化指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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特征工程工具集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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多智能体代码审查编排工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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Claude 评估驱动框架

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affaan-m/everything-claude-code
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Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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代码模型评估与基准测试

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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智能体系统评估框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。
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FAISS：高效向量相似性搜索库

faiss
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。
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AI图像与视频生成

fal-generate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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利用fal.ai AI模型，本技能可以实现高质量的图像和视频内容生成。适用于所有需要创意视觉素材、进行多媒体内容创作或概念原型设计的场景。核心功能是将文本描述转化为复杂的视觉媒体。
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Rube 驱动 Fillout 自动化

fillout-forms-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 结合 Composio Fillout 工具包自动化执行表单任务，先查询工具、确认连接、遵循 schema 并复用会话后再执行，适合需要可靠流水线的大批量操作。
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TRL RLHF 训练管线

fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程，对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整，使其符合偏好与人类反馈。
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