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LintLang 代理指令审计

lintlang-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
346
使用 LintLang 0.8.0 在本地审计代理指令、工具定义与内嵌提示词，检查歧义选项、冲突要求、结构缺失与越界问题，仅输出问题代码、严重级别与位置，不修改文件、不调用模型。
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大模型应用安全

llm-app-security
sickn33/agentic-awesome-skills
247
通过输入验证、输出控制和租户隔离，保护大模型应用免受提示注入、数据泄露和滥用。实施 OWASP LLM Top 10 缓解措施，提供 Python 和 Node.js 代码示例。
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大模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/agentic-awesome-skills
113
专业的提示词工程技能，运用宪法式 AI、思维链推理与模型专属优化，将基础指令转化为可直接用于生产的提示词，提升准确率、减少幻觉并大幅降低 token 成本。
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LLM 多层缓存方案

llm-caching
sickn33/agentic-awesome-skills
378
通过精确匹配、语义相似度和提供商侧提示缓存三层机制降低 LLM 调用成本与延迟，适用于高频重复查询的客服机器人、FAQ 工具和高并发 API 服务。
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大模型成本优化策略

llm-cost-optimization
sickn33/agentic-awesome-skills
409
本技能通过模型选择、提示词缓存、批处理、量化及自托管等策略，帮助降低 50-90% 的大模型 API 和基础设施成本。涵盖成本追踪、任务型模型路由、语义缓存等技术，适用于需要管理 AI 支出和优化云架构的开发人员。
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大模型评估策略与方法

llm-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
205
掌握大模型应用评估策略，涵盖自动化指标（如 BLEU、ROUGE）、人工评估维度及 LLM-as-Judge 模式。适用于衡量模型性能、对比不同模型或提示词、检测性能回退及验证改进效果。提供 Python 实现示例，帮助构建生产系统信心。
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大模型运维与生产部署

llm-ops
sickn33/agentic-awesome-skills
74
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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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
177
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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LLM 安全评估与 AI 审计

llm-security
sickn33/agentic-awesome-skills
457
对 LLM 应用和 AI 代理进行授权安全评估。涵盖提示注入、工具滥用、RAG 泄露、记忆投毒及系统提示词提取，遵循 OWASP LLM/ASI Top 10 指南。包括红队测试、漏洞映射和 AI 系统合规工程，确保系统安全与稳健性。
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魔法动画师

magic-animator
sickn33/agentic-awesome-skills
79
AI驱动的动画工具，可为标志、UI、图标和社交媒体素材添加动态效果。设计师通过聊天式提示即可创建高级动态体验，并导出为Lottie、GIF或MP4格式。
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Makepad 2.0 布局指南

makepad-2-0-layout
sickn33/agentic-awesome-skills
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指导使用 Makepad 2.0 布局海龟系统构建与调试 UI，涵盖 Walk 尺寸控制、flow 流向、spacing 间距、padding 内边距与 align 对齐，并提示 height: Fit 等常见布局陷阱。
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MDPR演示文稿工作流审查工具

mdpr-skill
sickn33/agentic-awesome-skills
250
本技能是MDPR（确定性Markdown到演示文稿运行时）可选的代理伴侣。它通过提供语义提示、视觉证据报告和高层布局意图，帮助用户审查演示文稿工作流。它确保所有建议都基于证据，同时将最终的幻灯片几何、渲染细节和布局坐标控制权交还给MDPR。
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