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RAG系统架构指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
77
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。
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Makepad组件设计模式
robius-widget-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
221
本技能汇集了Makepad UI组件设计的最佳实践和标准模式。它提供了从模态对话框、可折叠区域到拖放重排等一系列高级组件模式,帮助开发者创建高性能、可复用且结构化的用户界面。
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安全洗牌JSON数据结构
shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色,用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前,它会严格执行数据结构校验,确保所有对象具有一致的属性集,并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中,数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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Cohere API V2快速上手指南
cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例,涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式,并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例,是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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Cohere AI CI/CD集成与测试
cohere-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本技能指导如何为基于Cohere API v2的应用程序配置稳健的CI/CD流水线。它涵盖了在GitHub Actions等环境中设置自动化单元测试(模拟响应)和关键集成测试(真实API调用),确保聊天、嵌入和重排等功能在整个开发生命周期中的稳定性和可靠性。
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Cohere RAG流程构建
cohere-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG(检索增强生成)流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息,到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。
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Cohere SDK 安装与认证指南
cohere-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
269
本指南详细介绍了如何在Node.js和Python环境中安装和配置Cohere SDK v2。它涵盖了SDK的安装、设置API密钥的方法,并提供了完整的代码示例,帮助用户完成API连接验证。用户可以学习如何使用Cohere的聊天、嵌入、重排序等功能,快速启动AI项目。
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Cohere SDK最佳实践模式
cohere-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
371
本文件提供了使用 TypeScript 和 Python 实现 Cohere AI API v2 的生产级代码模式和最佳实践。涵盖了单例客户端管理、重试机制、类型安全的聊天封装、流式处理、嵌入、重排和结构化JSON输出等核心功能。适用于建立团队编码标准或优化现有AI集成。
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Cohere API V1至V2迁移指南
cohere-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
本指南详细介绍了从Cohere API v1到v2的迁移步骤和所有破坏性变更。内容涵盖了SDK升级、聊天消息格式、角色名称以及嵌入、重排和工具使用等关键端点的更新要求,帮助开发者平稳地完成API版本升级。
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Qdrant搜索质量诊断与优化
qdrant-search-quality
github/awesome-copilot
56
本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略,并提供从基础测试到高级优化(如混合搜索、重排)的完整调优指导。
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进阶向量搜索优化策略
qdrant-search-strategies
github/awesome-copilot
484
本指南介绍了超越基础向量搜索的进阶检索策略。它涵盖了混合搜索(结合稀疏和密集索引)、重排序、相关性反馈(RF)以及最大边际相关性(MMR)等高级技术。适用于需要解决关键词缺失、结果顺序不准确、召回率或精确度不足等复杂搜索问题的场景。
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