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自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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AWQ 激活感知权重量化

awq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
AWQ 利用激活感知权重保护技术，将 7B-70B 模型压缩到 4-bit，在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度，可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。
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Azure ML部署助手

azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。
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Azure ML部署助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。
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批量推理管道

batch-inference-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
50
引导 ML 团队构建批量推理管道，涵盖方案、监控与上线准备，并生成部署所需的代码与配置。
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BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
350
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。
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自主多模型AI代理

blockrun
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
BlockRun是一个智能代理网关，通过钱包系统连接多种外部AI服务。它可以根据用户需求，自动路由请求至最合适的模型（如DALL-E生成图像、Grok进行实时X数据搜索、GPT-5.2进行复杂推理）。用户只需支付相应的微额费用，即可无缝使用所有AI的能力，实现了能力的扩展和成本控制。
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视觉驱动电脑操作代理

computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理，兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案，强调沙箱隔离与安全控制。
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领先计算机视觉架构师

computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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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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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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