登录
软件下载 帮助文档 新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 16594+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 知识检索 ，共找到 60 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

智能体知识记忆管理

agent-memory-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能提供了一个持久化、可检索的混合内存系统，专为AI智能体设计。它作为一个知识管理中心，用于存储和检索项目中的长期记忆，包括系统架构、最佳实践模式和关键决策记录。这确保了重要的知识不会丢失，能够随时被智能体调用，极大地增强了系统的可追溯性和一致性。
查看详情

Azure AI项目开发套件（.NET）

azure-ai-projects-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
76
这是一个用于.NET环境的高级SDK，用于管理Azure AI Foundry项目中的核心组件。开发者可以使用它来构建复杂的AI应用，包括创建和管理智能体（Agents）、连接数据源、处理数据集、部署模型，以及设置知识检索索引。适用于将高级AI能力集成到企业级应用中。
查看详情

Azure AI 搜索开发指南

azure-search-documents-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
280
本SDK为使用TypeScript开发面向Azure AI Search的应用程序提供了完整客户端。它支持向量搜索、混合搜索和语义搜索等前沿检索方法。适用于开发需要高级检索能力的电子商务、文档管理或知识库系统。
查看详情

高级语义网络搜索流程

exa-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
该流程提供了一个执行高级语义网络搜索的完整工作流。它超越了简单的关键词匹配，通过理解查询背后的意图来实现深度上下文检索。功能包括RAG上下文提取、内容提取（摘要、高亮、全文）以及按日期范围、特定域和内容分类的强大过滤。适用于构建知识库搜索和复杂的网络研究流水线。
查看详情

Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
查看详情

Exa神经搜索参考架构

exa-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
53
本技能提供了一套基于Exa的神经搜索系统参考架构。它涵盖了从基础搜索服务到高级RAG流程、内容发现和领域特定配置的完整流水线。适用于设计新的Exa集成、梳理项目结构或建立高质量的知识检索标准。
查看详情

LlamaIndex 数据框架

llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
282
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
查看详情

高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
查看详情

RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
176
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
查看详情

检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。
查看详情

RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
查看详情

TwinMind SDK：AI集成模式

twinmind-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
159
本指南提供了用于实现TwinMind AI记忆和会议智能REST API的生产级设计模式。它涵盖了认证、上下文记忆存储、知识检索以及处理会议记录提取可行动洞察的最佳实践。适用于构建稳定、可靠的AI驱动型应用，或规范团队的编码标准。
查看详情
12345下一页
语言
简体中文
English