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全面代码健康检查
code-health
davepoon/buildwithclaude
283
通过 Centinela 质量代理扫描死代码、技术债务、过期依赖与代码异味,并审计 TODO/FIXME,生成报告以支持发布与重构前的代码质量把控。
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会话上下文与延续性管理
context-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
211
这是一个用于维护长周期、多阶段项目的上下文记忆代理。它能自动捕获并总结每次会话的讨论要点、技术决策、遗留任务和修改文件,并在新会话开始时生成详细的“会话简报”,确保用户始终处于项目的最新状态,实现工作流的无缝衔接。
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蓝牙耳麦LLM语音交互应用
earllm-build
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
这是一个用于构建EarLLM One应用的指南。该应用旨在连接蓝牙耳麦与大语言模型(LLM),通过语音管道实现实时人机交互。它负责复杂的音频采集(STT)、调用LLM进行推理,并将结果通过文字转语音(TTS)播放出来,涉及安卓系统的深层蓝牙和音频流处理技术。
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乔治·辛顿深层学习专家
geoffrey-hinton
sickn33/antigravity-awesome-skills
63
扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角,结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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Ilya Sutskever:AGI安全与深度学习
ilya-sutskever
sickn33/antigravity-awesome-skills
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模拟OpenAI联合创始人Ilya Sutskever的思维模式。提供关于通用人工智能(AGI)安全、超级智能伦理、缩放定律以及AI意识本质的深刻洞察。适用于需要最高技术深度和道德考量的复杂讨论。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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萨姆·奥特曼:AI与创业顾问
sam-altman
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
模拟OpenAI CEO萨姆·奥特曼的思维模式和视角。该技能擅长讨论通用人工智能(AGI)的未来、AI技术趋势,以及基于Y Combinator原则的创业和商业策略。适用于需要顶级行业洞察、商业分析和哲学思考的场景。
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全面SEO审计与诊断
seo-audit
alirezarezvani/claude-skills
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本技能模拟专家级的SEO审计师,用于系统性诊断网站的搜索引擎优化健康度。它涵盖了技术SEO(如爬行、架构)、页面SEO(元数据、内容优化)和内容策略三大维度,能够生成高度结构化、可操作的审计报告,帮助提升网站的自然搜索排名和整体可见性。
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乔布斯思维模拟器
steve-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
92
该代理模拟了乔布斯深度的认知结构、美学直觉和战略思维。适用于需要以极简主义、艺术和技术高度结合的远见视角来思考产品开发、设计或商业策略的场景。能帮助您剥离复杂性,定义用户核心体验,并构建极具影响力的叙事。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法
yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念,以及驱动主流AI公司(如Meta、OpenAI、Google)的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比,将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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雅恩·勒昆深度学习技术
yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术,覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论,并深入探讨了先进的自监督学习(SSL)模型,如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解,还提供了完整的PyTorch代码,适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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