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基于Claude的智能语音助手
auri-core
sickn33/antigravity-awesome-skills
80
Auri是一款基于亚马逊Alexa和Claude AI构建的下一代智能语音助手。它超越了简单的问答模式,能够进行多轮对话、保持上下文记忆,并具备深层推理能力。它能像人类一样,理解复杂的语境和情感,提供自然、贴心的巴西葡萄牙语回复,适用于需要高度情境感知和高级对话流程的场景。
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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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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
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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苏格拉底式概念阐释
explain-like-socrates
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
该技能采用苏格拉底式的对话方法来阐释复杂概念。它不会直接给出答案,而是引导用户进行反思性对话,通过提出问题、设计小实验和使用简单类比,帮助用户逐步构建知识模型。旨在让用户通过主动思考和推理,最终达到对理论、系统或抽象概念的深刻理解。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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宇宙策略评估
evaluating-cosmos-policy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
493
在 LIBERO 或 RoboCasa 仿真中运行 NVIDIA Cosmos Policy 的评估流程,支持无头 EGL GPU 渲染、推理性能分析与标准化基准测试。
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OpenPI 微调与推理
fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖 OpenPI pi0 系列模型(pi0、pi0-fast、pi0.5)在机器人操控任务上的微调与推理,提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程,适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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硬预测未来
hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手,用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题,自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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AI模型行为透视检测
bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式,包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告,帮助用户了解模型的真实行为,用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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数学奥林匹克解题器
math-olympiad
anthropics/claude-plugins-official
200
专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题,先多轮推理优化解法,再用独立的对抗验证器查找漏洞,最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。
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自主DevSecOps治理编排器
aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具,集成了先进的AI推理能力,用于软件开发生命周期(SDLC)中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测,分析Terraform计划以防范云成本超支,并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置,实现系统级的安全与财务合规性保障。
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本地Hugging Face模型评估
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架,帮助用户选择最佳推理后端(如`vllm`、Transformers或`accelerate`),进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程,不负责远程作业编排或结果发布。
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