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Langfuse LLM成本监控与优化
langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能,实现大型语言模型(LLM)的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告,以及实现智能模型路由,根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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LLM可观测数据合规管理
langfuse-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
432
本技能用于管理大型语言模型(LLM)可观测性平台(如Langfuse)的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作,以及对个人身份信息(PII)进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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Langfuse SDK安装与认证
langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK,用于实现大语言模型(LLM)的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程,指导用户完成API密钥获取和环境变量配置,从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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Webhook触发智能摘要通知助手
lindy-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程指导用户创建第一个AI Agent,演示了完整的自动化工作流。它接收外部Webhook数据,利用大模型进行核心信息摘要,并将摘要自动发布到Slack或发送邮件。适用于初学者学习AI Agent架构、测试数据流转或实现简单的系统通知功能。
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架,专为在资源受限的设备上运行大型语言模型(LLM)而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU(CUDA)的场景,非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化,可以实现内存占用和推理速度的显著优化,支持本地跨平台部署。
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LLaMA 工厂指南
llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
提供 llama-factory 的全面指南,通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型,涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟专家级提示词工程师,专注于为大型语言模型(LLMs)优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术,将基础指令转化为生产级的优化提示,能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型评估与性能测试
llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供了一套全面的大型语言模型(LLM)评估框架。内容涵盖自动化指标(如BLEU、ROUGE、BERTScore)、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型,确保AI应用的可靠性和可部署性。
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MCP服务器开发指南
mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了构建模型上下文协议(MCP)服务器的流程,用于使大型语言模型(LLM)能够与外部API和服务进行交互,从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言(如Python、TypeScript)以及选择传输机制,确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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企业级大模型强化学习训练
miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导,覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程,保障稳定性与最大吞吐量。
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Mistral:嵌入、RAG与函数调用工作流
mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现,以及完整的RAG(检索增强生成)流程。同时,它还详细演示了函数调用(Tool Use)机制,使大模型能够与外部工具和API进行交互,实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI成本优化管理
mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器,实现了根据任务复杂度智能选择模型(Model Router),并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外,还能通过提示词优化来减少API消耗,适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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