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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

闪电注意力优化器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。

高吞吐量大模型服务

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力，为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务，兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。

变换器机制可解释性分析

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。

基于心理学的爆款标题生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的认知心理学技能，用于为广告、着陆页、邮件和社交媒体内容创作具有极高吸引力的标题和主题行。它深度运用好奇心缺口、自我相关性等心理学原理，确保标题既能强力抓住读者的注意力，又不会沦为虚假的点击诱饵，从而提升转化率和阅读兴趣。

ADHD友好型内容结构化格式

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本功能旨在优化AI模型的输出格式，提升文本的认知可读性。它通过分块、视觉层级划分、前置关键点等认知科学方法，为ADHD或注意力不集中用户重构内容。提供三种模式（clean, flow, zen），确保复杂信息结构清晰、易于理解和消化。

撰写有效的媒体公关稿件

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本技能旨在指导用户撰写专业、高响应率的媒体公关稿件和记者外联邮件。它强调从“新闻角度”入手，而非单纯的公司宣传，提供完整的邮件结构、角度开发框架和最佳实践，帮助用户撰写出能抓住记者注意力的内容。

小红书/Instagram图文排版模板

nexu-io/html-anything

这是一个为小红书或Instagram设计的，共9页的3:4竖版图文排版模板。它采用温馨的柔和色调背景和虚线贴纸元素，结构化设计，非常适合用于营销推广、知识分享等内容，能有效抓住用户注意力。

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