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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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Azure Functions开发模式

azure-functions
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能提供Azure Functions的专家级开发模式指南，涵盖.NET, Python, Node.js等多语言支持。内容包括孤立工作模型、持久化函数编排（Durable Functions）、冷启动优化和各种触发器（HTTP, 定时器, Blob），帮助开发者构建高可靠、可扩展的云后端服务。
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Azure Functions开发模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能提供Azure Functions的专家级开发模式指南，涵盖.NET, Python, Node.js等多语言支持。内容包括孤立工作模型、持久化函数编排（Durable Functions）、冷启动优化和各种触发器（HTTP, 定时器, Blob），帮助开发者构建高可靠、可扩展的云后端服务。
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BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。
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CLIP 视觉语言工具

clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
142
CLIP 借助预训练对比模型，在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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领先计算机视觉架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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模型上下文衰减模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时，性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈，并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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大型语言模型上下文管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配，旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。
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Deepgram语音转录快速上手

deepgram-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本示例提供了一个关于Deepgram语音转文本的最小化工作示例。它展示了如何使用TypeScript和Python两种语言，从URL或本地文件对音频进行转录。用户可以学习基本API模式，包括使用高级功能如说话人识别（Diarization）和选择最佳模型（如nova-3），非常适合初次集成和测试Deepgram服务。
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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
247
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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