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高级提示工程模式

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sickn33/agentic-awesome-skills
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掌握高级提示工程技术，最大化 LLM 的性能、可靠性和可控性。涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统及系统提示设计。适用于设计生产级 LLM 应用复杂提示、优化一致性、调试不一致输出。适合构建 AI 助手和开发生产级大模型应用。
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RAG系统实现工作流

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sickn33/agentic-awesome-skills
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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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上下文修剪与令牌预算管理

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sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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山姆·奥特曼人格代理

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模拟 OpenAI CEO、前 Y Combinator 总裁 Sam Altman，提供关于创业、AGI、融资和 AI 未来的见解与建议。适用于以 Sam Altman 视角进行咨询或头脑风暴。
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搜索专家工具

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专业网络研究员，运用高级搜索技巧、查询优化、域名过滤和信息综合，提供结构化发现、来源可信度评估和可操作见解，适用于各类研究任务。
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相似性搜索模式实现

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本技能提供高效的相似性搜索模式，适用于生产环境系统搭建。它对于构建语义搜索系统、实现RAG检索增强、开发推荐引擎以及优化处理海量向量数据的检索性能至关重要。
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智能体技能优化与诊断

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sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件，从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题，生成优先级的优化报告（P0/P1/P2），从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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智能体技能编写

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sickn33/agentic-awesome-skills
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此技能用于创建、改进和管理遵循特定规范的 AI 智能体能力。它指导用户通过综合来源、迭代示例、编写工件和评估结果来完成任务。适用于定义新智能体工作流、更新现有技能文档或优化触发器精度以提升性能。
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克劳德超能力实验室环境

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sickn33/agentic-awesome-skills
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此技能提供用于访问和利用克劳德超能力的专用实验室环境。它提供了在此特定环境中工作的指导和模式。用户应参考源仓库获取详细信息。它专为涉及增强人工智能能力和特定工具配置的测试和开发场景设计，确保在安全边界内进行操作。
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团队上下文记忆管理

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ruvnet/ruflo
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该技能安全存储和检索经批准的团队上下文，利用 RuVector 隔离技术确保租户本地数据隐私。检索时保留溯源信息并将数据视为不可信，防止敏感凭证和个人信息泄露。严格禁止在不同团队间转移记忆，保障 AI 团队协作的安全边界。
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训练句子Transformer模型

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sickn33/agentic-awesome-skills
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训练或微调SentenceTransformer、CrossEncoder和SparseEncoder模型，用于检索、相似度计算、聚类、分类、重排序和嵌入任务。提供生产就绪的训练模板，包含适当的损失函数、评估器和训练配置，适用于双编码器、重排序器和稀疏向量模型等多种NLP任务。
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Transformers.js机器学习

transformers-js
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使用Transformers.js在浏览器及Node.js、Bun、Deno等服务端运行时中直接运行先进的机器学习模型，支持文本分析、图像分类、语音识别和多模态AI应用，无需Python后端。
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