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动态多智能体工作流编排
odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划,然后通过本地守护进程(daemon)进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用,确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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训练和微调句子嵌入模型
train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
482
本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型(Sentence-Transformers)的指南。它帮助用户根据任务需求(如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序)选择合适的模型架构,包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder,是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型
trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
使用此技能,您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求,利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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能力管理与技能配置
capabilities-manager
infragate/capa
324
本技能是AI智能体能力的中央管理层。它以`capabilities.yaml`文件作为“单一事实来源”,用于配置项目中所有的技能、工具、钩子、代理和服务器。用户应在运行任何`capa`命令、集成新能力或解决环境配置问题时使用。
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生成式引擎优化专家
tlc-generative-engine-optimization
tech-leads-club/agent-skills
343
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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深度研究需求提示生成
research-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求,转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题,确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性,适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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运行DeepSWE编程代理基准测试
run-deep-swe
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
用于对大型语言模型(LLM)进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试,使用OpenRouter和mini-swe-agent,对113个任务进行评测,生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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