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LintLang 代理指令审计
lintlang-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
346
使用 LintLang 0.8.0 在本地审计代理指令、工具定义与内嵌提示词,检查歧义选项、冲突要求、结构缺失与越界问题,仅输出问题代码、严重级别与位置,不修改文件、不调用模型。
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AI助手开发专家
llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/agentic-awesome-skills
387
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境,开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LLM委员会审议
llm-council
sickn33/agentic-awesome-skills
73
运行Fireworks托管的开放权重模型委员会,比较响应并综合最终答案。本技能实现Karpathy的LLM委员会概念,包括并行模型响应、排名和主席综合。
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大模型微调基础设施
llm-fine-tuning
sickn33/agentic-awesome-skills
342
本技能涵盖设置大语言模型(LLM)微调基础设施,包括使用 QLoRA、LoRA 及全量微调技术。涉及配置 DeepSpeed 或 FSDP 分布式训练,利用 Hugging Face TRL 和 Axolotl 框架,并实施 RLHF 和 DPO 对齐方法。适用于领域特定模型适配及生产部署。
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LLM 网关部署
llm-gateway
sickn33/agentic-awesome-skills
308
部署统一的 LLM API 网关,实现多模型负载均衡、速率限制、密钥管理、语义缓存、故障回退路由和成本追踪。
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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
177
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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Modellix 媒体生成
modellix
sickn33/agentic-awesome-skills
294
集成 Modellix API/CLI,用于异步 AI 图像、视频和语音生成或转录。通过官方 CLI 工作流(model run --wait、task download)生成图像、视频、语音,转录音频,并使用 Nano Banana、Seedance、Whisper 和 CosyVoice 等模型进行语音克隆。
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AI 驱动 PPT 生成与文档分析
nanobanana-ppt-skills
sickn33/agentic-awesome-skills
127
此技能支持 AI 驱动的 PPT 生成,能够分析文档并整合风格化图片。适用于需要自动化制作演示文稿的用户,可根据源材料添加视觉增强效果。适合快速原型制作和内容摘要成幻灯片,提高办公效率。
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Neon AI 网关
neon-ai-gateway
sickn33/agentic-awesome-skills
149
内置于 Neon 分支的统一 LLM 推理层:一个凭证、一个 OpenAI 兼容 API,即可访问七家供应商的前沿与开源模型。无需改写代码即可切换模型,兼容标准 SDK,并让 AI 请求随分支隔离。
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Nika 确定性工作流自动化
nika
sickn33/agentic-awesome-skills
209
Nika 是一个开源 Rust 引擎,将可重复的 AI 任务捕获为可检查的 YAML 工作流文件。它在消耗令牌前审计工作流,强制执行成本预算,并在本地或云端提供商上执行。适用于需要审计跟踪和确定性执行的每日摘要、ETL 和多步骤管道,而非自主编码。
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动态多智能体工作流
odw
sickn33/agentic-awesome-skills
146
先制定计划,再通过本地 odw 守护进程或原生回退方案编排并行智能体并执行对抗式验证,支持 16–100 个并发智能体、沙箱脚本、SQLite 检查点与崩溃恢复,适用于跨多个文件或条目的大型任务。
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多智能体任务编排
orchestrate
sickn33/agentic-awesome-skills
265
协调专注于实质性工作的子代理,保持所有权不重叠并整合验证结果。适用于大型范围任务,通过并行工作减少时间。将任务分解为独立分配,并行运行侦察,分配独立所有权,并综合输出。琐碎任务由协调者处理,避免开销。
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