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智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。

Mistral AI成本优化管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器，实现了根据任务复杂度智能选择模型（Model Router），并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外，还能通过提示词优化来减少API消耗，适用于构建成本可控、大规模的AI应用。

Mistral AI API性能调优指南

mistral-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。

Obsidian Markdown 编辑

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davepoon/buildwithclaude

支持 Wikilinks、嵌入、提示框、属性、标签等 Obsidian 语法，帮助编辑和生成兼容 Obsidian 笔记的 Markdown 内容。

提示工程与大模型优化

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Jeffallan/claude-skills

本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。

Python项目脚手架生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能充当专业的项目架构专家，用于生成完整、符合生产环境标准的Python项目骨架。它全面支持FastAPI、Django全栈应用、库开发以及命令行工具等多种架构。生成的项目结构遵循最佳实践，包含依赖管理、类型提示和完整的测试框架。

通用物体分割模型

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 Meta AI 的 Segment Anything Model，用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割，便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。

AI工程化工作流工具箱

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sickn33/antigravity-awesome-skills

包含六个专家级、结构化的AI工程工作流，将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。

Python 架构决策模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 2025 年项目的 Python 架构技能，涵盖框架选择、异步与同步决策、类型提示策略和项目结构原则，强调思考而非照搬代码。

LLM成本优化与架构设计

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alirezarezvani/claude-skills

提供专业的LLM成本优化框架，帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术，系统性地降低AI API支出（可达40-80%）。旨在确保在成本受到严格控制的前提下，维持高质量、可扩展的AI功能。

元优化：系统流程框架优化

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能用于深度分析ARIS研究框架的累积使用日志。它能够依据实际使用频率，提出对技能定义、默认参数、提示词和工作流流程的结构性优化建议。本质上，它是一个“外部循环”机制，旨在持续改进和优化整个研究流程框架，而非修改研究产物本身。

Obsidian 风格 Markdown 编辑

obsidian-markdown

kepano/obsidian-skills

覆盖 frontmatter、维基链接、嵌入、提示框、数学公式、图表等 Obsidian 专有语法，确保在编辑或整理 Obsidian 笔记时语法有效并在阅读视图中正确渲染内容。

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