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大型语言模型智能体评估

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本技能旨在解决LLM智能体从基准测试到实际生产环境的性能鸿沟。它教授高级质量工程实践，包括行为契约测试、对抗性测试和统计分析，确保智能体在部署时保持可靠性和鲁棒性，帮助开发者超越简单的通过/失败率。

AI产品工程化最佳实践

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本指南专注于AI产品工程化，指导用户将LLM功能从Demo阶段推向高可靠的生产环境。内容涵盖关键的实战挑战，如结构化输出验证、提示词版本管理、成本优化、幻觉处理和构建安全防护层。旨在帮助开发者将提示词视为代码，确保应用具备企业级的稳定性和鲁棒性。

上下文退化模式

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分析大语言模型随上下文增长出现的退化规律，涵盖中间遗失、上下文污染、干扰与混淆等类型，帮助定位问题、调整上下文结构并提升长会话鲁棒性。

AI智能体技能开发指南

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本指南提供了一套系统化的框架，用于创建、优化和标准化AI智能体的技能模块。它包含完整的开发流程决策树，涵盖了从简单到平台的多种架构层级，并指导用户应用最佳实践（如LLM搜索优化和规则抗干扰），确保技能的可用性和鲁棒性。

设计先行系统架构规划

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本方法论指导用户在编码前进行系统设计，适用于复杂功能或需要重大架构调整的场景。它帮助用户结构化地产出技术设计文档，涵盖系统架构、数据模型、API接口定义、多方案取舍分析和详细实施计划，确保项目从源头具备高度的鲁棒性和清晰性。

n8n工作流架构模式指南

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本指南系统介绍了n8n工作流的多种成熟架构模式，帮助用户在构建自动化流程前，选择正确的宏观结构。内容覆盖了Webhook处理、API数据集成、数据库同步、AI智能体工作流和定时任务等核心模式，并讲解了线性、分支、并行等数据流模式，确保流程设计具备高鲁棒性和可扩展性。

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