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3D游戏开发原理指南

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本技能集提供了构建高性能3D游戏系统的核心原理指南。涵盖渲染管线、着色器编写、物理碰撞检测、摄像机控制和光照系统等关键技术，并重点介绍了视锥体剔除、细节层次（LOD）等优化策略，适用于开发复杂、视觉丰富的3D游戏作品。

数据富集成本优化与控制

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本技能旨在帮助用户优化并控制数据平台（如Clay）上的数据富集成本。它提供了多种技术策略，包括连接自有API密钥、优化多步骤数据流程、预处理输入数据，以及设置预算监控。使用这些方法可以确保数据处理流程既高效又经济，实现成本效益最大化。

AI智能体上下文压缩

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针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。

上下文优化策略

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本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。

AI赋能客户支持专家

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本技能定位为顶尖的AI客服专家，专注于构建全生命周期客户支持系统。涵盖智能对话AI、自动化工单管理、多渠道（Omnichannel）支持、用户体验分析（CX）和知识库优化。旨在通过技术手段提升服务效率、提高客户满意度，并建立卓越的客户忠诚度。

数据工程：构建数据管道与仓库

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专业的系统级数据工程师，专注于构建和优化可扩展、高性能的现代数据管道和数据仓库。精通整个现代数据栈，掌握Apache Spark、dbt、Airflow等核心技术，并深入实践数据湖仓一体架构（Lakehouse）。涵盖数据清洗、实时流处理、数据治理和多云平台部署，确保数据流程的可靠性和可扩展性。

数据库架构设计专家

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资深数据库架构师，专注于从零到一设计和优化可扩展的数据层。精通全栈数据库技术选型（包括SQL、NoSQL、图数据库等）、复杂数据模型设计、索引优化策略制定以及数据迁移规划。能够构建高性能、高可用且具备应对未来业务增长的数据架构。

.NET 后端架构模式指南

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本技能致力于指导如何使用现代 C#/.NET 的最佳实践，构建企业级、生产级的后端 API 和服务。内容涵盖了架构设计、依赖注入（DI）、Redis 缓存策略、EF Core/Dapper 数据访问优化，以及实现系统韧性模式等关键技术，确保构建的软件具有高度的稳定性和可扩展性。

嵌入模型选择与优化指南

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本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。

Exa API 性能优化指南

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本指南提供了优化Exa API性能的进阶技术模式。它涵盖了多个关键优化策略，包括：根据延迟预算选择最佳搜索类型、使用LRU实现结果缓存、限制内容提取范围以节省资源，以及利用并行查询最大化吞吐量。适用于需要构建高可靠、低延迟、高吞吐量的生产级搜索系统。

Firecrawl速率限制与重试优化

firecrawl-rate-limits

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这是一个关于处理外部API限速（如429错误）的进阶指南。它展示了如何使用指数退避、随机抖动、以及p-queue队列管理等高级技术，实现健壮可靠的API调用流程，确保在进行大规模爬取任务时，程序稳定高效，不会因速率限制而中断。

AI生成式引擎优化指南

geo-fundamentals

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本指南介绍了生成式引擎优化（GEO）的策略，帮助内容创作者将重心从传统的SEO（搜索引擎排名）转移到优化内容，使其能被各类AI模型（如ChatGPT, Claude等）准确引用。内容涵盖了从结构化数据、建立权威性到技术实现的全方位指导。

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