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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程,用于提高所有大型语言模型(LLM)的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式,将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理,有效降低模型幻觉风险,同时优化Token消耗,确保输出结果始终高质量、高一致性。
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摩尔定位陈述
positioning-statement
deanpeters/Product-Manager-Skills
197
指导产品团队通过摩尔定位框架明确目标客户、未满足需求、品类、收益与差异化,为战略沟通与发布方案提供清晰支撑。
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结构化产品需求文档
prd-development
deanpeters/Product-Manager-Skills
426
指导产品经理将探索过程中的散乱信息整理为结构化 PRD,明确问题、用户、解决方案与成功度量,为工程与相关方提供统一参照、避免范围蔓延。
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VP/CPO 就位准备指导
vp-cpo-readiness-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
447
指导总监及资深产品负责人完成向VP或CPO的晋升,精准识别“产品-实践-人才”三维责任中的难点,结合实战问题提供准备、面试、入职和校准的落地建议与对话模板。
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高级LLM评估技术
advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论,包括直接评分和配对比较,并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差(如位置偏差、长度偏差)。它指导用户如何选择合适的评估指标,并构建结构化的Prompt,以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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智能体框架构建指南
agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
329
本指南提供了构建健壮AI智能体(Agent)的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果,并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用,实现从原型到稳定生产系统的升级。
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高管团队多智能体协作协议
agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
143
该协议定义了用于C级高管团队的复杂多智能体协作规则。它指导AI代理如何进行跨职能分析、模拟董事会会议,并强制执行深度限制、循环调用预防等硬性规则,确保业务洞察的准确性和可追溯性。
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智能体文档维护指南
agents-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
415
用于创建和维护项目核心的智能体指令文档(AGENTS.md)。本指南指导如何提取和组织项目所需的最小化、高信号的结构化信息,包括包管理器命令、文件级操作和项目约定,目的是为AI智能体提供最简洁、最精准的执行指引。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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AI引擎引用优化
ai-seo
alirezarezvani/claude-skills
195
指导团队审视 AI 可见性,重构内容以生成可提取答案,并追踪 ChatGPT、Perplexity、Google AI、Claude、Gemini 及 Copilot 等的引用,帮助内容获得生成式搜索的引用而非仅排名。
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需求模糊时提问与澄清
ask-questions-if-underspecified
sickn33/antigravity-awesome-skills
154
当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时,使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息,确保在实际开发之前,对项目的理解达到共识,避免返工和误解。
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AWS CDK 开发
aws-cdk-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供通过 AWS 云开发工具包构建基础设施的指导,帮助开发者以代码定义资源并自动化部署流程,便于持续集成与交付。
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