软件下载帮助文档新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 18950+ 精选技能

全部编程开发人工智能设计创意产品商业数据科学市场营销职场通用效率工具硬件工程语言学习

搜索 Windows ，共找到 15 条记录

默认排序最新上传最多下载

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。

智能体内存系统设计

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。

LLM上下文优化与API使用

openrouter-context-optimization

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。

Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl

SharpAI/DeepCamera

本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。

CoRL 论文评审流程指南

corl-review-process

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能详解 CoRL 2026 评审流程，涵盖 OpenReview 双盲系统、审稿人/AC/SAC 层级、评分阈值及反驳机制。帮助作者理解首轮拒稿门、讨论窗口等关键节点，提升录用几率，适用于机器人学习领域论文投稿。

计算机界面操作自动化

agentscope-ai/QwenPaw

适用于结构化工具无法完成的实时Windows或macOS图形界面任务。通过发现已批准的应用和窗口、观察当前状态、执行语义操作或快捷键，并验证每个请求结果，实现可靠的桌面自动化与视觉确认。

智能体记忆系统架构

agent-memory-systems

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能涵盖智能体记忆架构，包括短期上下文窗口和长期向量存储。探索 CoALA 认知框架以组织语义、情景和程序性记忆。专注于检索策略、分块和嵌入，确保智能体跨会话有效记忆和回忆信息。

多智能体系统性能优化

agent-orchestration-multi-agent-optimize

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能用于优化多智能体系统，通过协调分析、工作负载分配和成本感知编排来提升性能。适用于识别瓶颈、管理上下文窗口、降低延迟及提高吞吐量。适合需要智能协调和效率追踪的复杂工作流场景。

大模型文本分块与数据准备

本技能涵盖将提取的文本分块，适用于大模型上下文窗口或 RAG 数据摄入。包括配置分块大小、重叠度，以及选择 Markdown、YAML 或语义分块器。支持通过命令行、配置文件或 Python API 进行设置，并提供基于 Token 的 sizing 以适应特定模型。

上下文工程基础

context-fundamentals

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能涵盖语言模型上下文工程的核心概念，包括系统提示、工具定义、检索文档、消息历史和工具输出。它解释了注意力机制、上下文窗口及渐进披露策略，旨在优化令牌使用并提升代理性能。

人工智能上下文管理专家

context-manager

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能专注于高级人工智能上下文工程，管理动态信息流、向量数据库和知识图谱。它协助构建智能记忆系统，优化上下文窗口，并编排多智能体工作流。适用于需要连贯状态管理、RAG 实现和语义检索策略的企业级 AI 应用，以提升系统性能和可靠性。

上下文优化技术

context-optimization

sickn33/agentic-awesome-skills

上下文优化技术通过压缩、掩码、缓存和分区策略，扩展有限上下文窗口的有效容量。旨在更好地利用可用资源而非增加窗口大小。包括总结上下文、隐藏冗长输出、复用 KV 缓存及任务分区，以降低 AI 代理系统的成本和延迟。

语言