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自适应AI操作模式
behavioral-modes
sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能提供了一套结构化的行为框架,定义了多个AI运行模式(如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署)。它能够根据用户任务所处的阶段,自动调整AI的思维方式和输出格式,从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布,都能获得系统化、高质量的输出。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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Hugging Face云工作流执行
hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置,支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务,并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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AI智能体性能优化指南
lindy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本指南详细介绍了如何系统化地优化AI智能体(Agents)的运行效率、降低成本和提高稳定性。通过模型尺寸匹配、步骤合并、优化知识库查询以及精细化触发器设置,帮助用户解决智能体运行缓慢、费用过高或结果不一致的复杂问题。
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Mistral AI 调试诊断包
mistral-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据,主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志,帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。
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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索,能够获取基于网络的答案,并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析(答案、引用、搜索结果)和格式化处理,确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity数据处理与优化
perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能,如查询中的个人身份信息(PII)脱敏,用于验证外部引用源的准确性,通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化,并管理对话上下文,确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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Perplexity API集成模式与最佳实践
perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
52
本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式,覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层,专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制,适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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Rev AI 工作流自动化
rev-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
393
通过 Composio 提供的 Rube MCP 工具链自动化 Rev AI 任务,包含连接配置、工具发现、执行和模式校验等关键步骤,确保调用符合最新 schema。
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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程,用于提高所有大型语言模型(LLM)的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式,将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理,有效降低模型幻觉风险,同时优化Token消耗,确保输出结果始终高质量、高一致性。
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结构化数据标记指南
schema-markup
alirezarezvani/claude-skills
251
协助实施、审核与修复 JSON-LD 结构化数据,使网站获得丰富结果并提升 AI 搜索可见性,同时指导如何解读 Search Console 的错误并完成页面更新。
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arXiv论文检索工具
arxiv-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
356
利用 arXiv Atom API 检索预印本,支持关键词/作者/类别/ID 查询、筛选、PDF 下载,并返回结构化 JSON,便于 AI/ML 文献收集与追踪。
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