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大语言模型智能体评估
agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型(LLM)智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断,深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控,帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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模型上下文衰减模式
context-degradation
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时,性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈,并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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大型语言模型上下文管理
context-window-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配,旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
200
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型(LLM)的编码能力,通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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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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网页爬取与内容抓取工作流
firecrawl-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
50
本工作流提供核心机制,用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型(LLM)的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取,是构建健壮内容摄取管道的理想方案,能够可靠地从网页中提取结构化信息。
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Groq LLM模型迁移深度指南
groq-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
本指南详细介绍了如何将大型语言模型(LLM)集成从OpenAI、Anthropic等主流提供商平滑迁移到Groq。内容涵盖了SDK替换、模型ID映射、构建抽象层,以及使用功能开关实现零停机时间流量切换的完整技术流程,帮助开发者在保证服务连续性的同时,充分利用Groq的卓越推理速度。
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大型语言模型(LLM)实现与训练
implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
252
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型(如Llama, Gemma, Mistral)的工具。它支持完整的微调(Fine-tuning)、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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知识蒸馏:大模型压缩
knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
337
知识蒸馏(KD)是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型(Teacher)的知识,高效地转移给更小、更易于部署的学生模型(Student)。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下,大幅降低推理成本,实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain LLM应用架构指南
langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架,帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型(LLM)应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理(Agents)、链式调用(Chains)、记忆管理、检索增强生成(RAG)以及外部工具集成等核心模块,全面助力构建智能AI系统。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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