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Retell AI SDK生产级模式
retellai-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
本资源提供了一系列生产级的Retell AI SDK最佳实践模式,用于构建高可靠的语音智能体。它涵盖了单例客户端管理、带LLM配置的类型化智能体创建、实现呼叫重试逻辑,以及处理大规模批量呼叫活动。适用于需要构建稳定、可扩展的语音自动化系统场景。
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智能体工具设计与优化
tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”,而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式,旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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Triton 推理配置
triton-inference-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
自动提供 Triton 推理配置指导,针对模型服务、MLOps 管道、监控与生产环境优化,生成符合业界最佳实践的配置与代码。
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Winston AI 自动化指南
winston-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
255
通过 Composio Rube MCP 流程自动化 Winston AI 操作,包含工具发现、连接校验、遵循 schema 调用、会话复用及分页处理等关键步骤。
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自主AI智能体发现与研究指南
agentfolio
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
本工具是自主AI智能体、框架和工具的聚合目录。它帮助用户全面了解当前AI领域的能力图谱,通过使用场景搜索,对比不同智能体的核心能力、部署模式和集成方式,从而指导用户决定是集成现有方案还是从零开始构建。
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数字 DNA 思维画像
dhdna-profiler
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
247
基于数字人类 DNA 理论,从文字中抽取思维指纹,揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩,适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。
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智能体框架构建指南
agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
329
本指南提供了构建健壮AI智能体(Agent)的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果,并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用,实现从原型到稳定生产系统的升级。
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持续自律代理循环模式
continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
382
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制,用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略,它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题,确保系统持续获得可测量的进展。
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埃隆·马斯克深度模拟代理
elon-musk
sickn33/antigravity-awesome-skills
168
这是一款深度模拟埃隆·马斯克的AI代理。它能以极高的保真度模仿其心理和沟通风格,应用“第一性原理”进行思考。适用于需要从科技、能源、空间探索或AI等复杂领域获得具有马斯克式批判性思维和洞察力的用户。
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乔治·辛顿深层学习专家
geoffrey-hinton
sickn33/antigravity-awesome-skills
63
扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角,结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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模拟Yann LeCun AI专家
yann-lecun
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个高级角色扮演技能,模拟了卷积神经网络(CNN)的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史,或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平,提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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