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人工智能产品开发要点

sickn33/antigravity-awesome-skills

为 AI 产品工程师提供生产级 LLM 集成、结构化输出、流式响应、提示版本控制与验证、成本与可靠性防御，避免演示化和上下文滥用。

Azure OpenAI .NET 客户端库

azure-ai-openai-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供 Azure.AI.OpenAI .NET 客户端库，方便开发者接入 Azure OpenAI 与 OpenAI 服务，实现聊天、嵌入、图像与语音生成、智能助手等场景，涵盖安装、认证、聊天模式、结构化输出与 RAG 推理用法。

全面代码审查员

Jeffallan/claude-skills

分析 PR 或代码差异，识别安全漏洞、N+1、命名与架构问题等，输出结构化报告并按优先级给出可操作建议，适用于审查、质量审核与重构评估。

智能合约入口点分析

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trailofbits/skills

分析智能合约项目，识别所有可外部调用且会修改状态的函数，划分公开、角色限制、仅限合约等访问级别，并输出结构化审计报告，适用于Solidity、Vyper等多链代码。

分支安全漏洞巡查

sickn33/antigravity-awesome-skills

对当前分支变更执行结构化审核，从完整 diff 收集到攻击面梳理、安全核对、验证再到最终结论，重点识别漏洞、质量与安全问题，并按规范输出报告。

FireCrawl 参考架构指南

firecrawl-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 FireCrawl 生产级参考架构，涵盖抓取编排、结构化抽取、站点发现与输出存储，便于设计、评审或建立 FireCrawl 项目的工程规范。

设备端 Foundation 模型

foundation-models-on-device

affaan-m/everything-claude-code

在 iOS 26+ 中使用 FoundationModels 框架，默认启用本地 LLM 文本生成、@Generable 结构化输出、工具调用与快照流式传输，满足隐私与离线需求。

GRPO 强化学习训练

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供使用 TRL 实施 GRPO 的实战指南，面向结构化输出和可验证任务，通过自定义奖励函数强化模型推理能力。

Instructor 结构化输出库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 利用 Pydantic 模型从大模型响应中可靠提取结构化数据，自动重试验证失败的结果，可解析复杂 JSON 并支持实时流式输出，兼容 OpenAI 与 Anthropic。

LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。

LangChain SDK 模式指南

langchain-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供生产级 LangChain SDK 模式，涵盖类型化输出、容错降级、异步批处理、流式回调、缓存节省成本与结构化错误处理，帮助团队构建可靠的 LangChain 应用。

OpenAI 自动化工具

openai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。

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