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搜索 AI上下文 ，共找到 197 条记录
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Guidance 约束生成框架

guidance
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
222
Guidance 通过正则、语法、选择约束等机制控制大模型输出，确保生成合法 JSON/XML/代码，规范日期邮件等格式，自动修复 Token 边界，并用 Python 式上下文管理构建多步工作流。
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苹果系统体验设计指南

hig-components-system
sickn33/antigravity-awesome-skills
336
本指南详细介绍了苹果HIG（人机界面指南），指导开发者如何将应用功能无缝集成到系统级组件中。涵盖了小组件、实时活动、通知、复杂功能、App Clips等最佳实践，确保应用能够在主应用界面之外，提供即时、上下文相关的用户价值。
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Apple设计项目上下文管理

hig-project-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
该技能用于为Apple产品开发生成和维护结构化的设计上下文文档。它能自动从项目中提取信息，涵盖产品概述、目标平台、技术栈、设计系统、无障碍要求等多个维度。使用此文档可以确保后续的开发和设计决策保持高度一致性和准确性，避免重复提问和信息遗漏。
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AI图像生成技能

imagen
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
该技能利用Google Gemini强大的图像生成模型，能够创建高质量、上下文相关的视觉内容。它在开发中用途广泛，特别适用于前端开发中的占位符图片、技术文档的流程图和插图，以及任何需要可视化概念、架构图或UI资产的场景。
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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长上下文扩展技术

long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
140
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。
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MCP服务器开发指南

mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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模型上下文协议开发专家

mcp-developer
Jeffallan/claude-skills
499
专精于模型上下文协议（MCP）的服务器和客户端开发。用于构建连接AI系统与外部工具、数据源的复杂接口。涵盖工具定义、资源配置、协议验证（Zod/Pydantic）、以及使用TypeScript或Python搭建完整的、符合JSON-RPC 2.0规范的系统。
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项目持久记忆管理

memory
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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记忆系统可在多次会话中保持项目上下文的持久性。它能够存储项目决策、用户偏好（如偏好的包管理器或库）和编码规范。这确保了AI在后续对话中始终保持一致性，自动应用历史选择，无需重复提醒，从而极大提升开发效率和流程的连贯性。
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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Mistral AI 错误排查指南

mistral-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了一个全面的资源，用于诊断和解决在使用 Mistral AI API 时遇到的常见错误和异常。内容涵盖了认证失败、速率限制、上下文长度超限、无效模型ID等关键问题，并提供了实用的修复方案和代码示例。
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