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卡帕蒂LLM编码指南
andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察,旨在指导用户在使用大语言模型(LLM)进行代码编写、代码审查或重构时,避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设,并定义可验证的成功标准,从而提升代码的简洁性和健壮性。
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蓝牙耳麦LLM语音交互应用
earllm-build
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
这是一个用于构建EarLLM One应用的指南。该应用旨在连接蓝牙耳麦与大语言模型(LLM),通过语音管道实现实时人机交互。它负责复杂的音频采集(STT)、调用LLM进行推理,并将结果通过文字转语音(TTS)播放出来,涉及安卓系统的深层蓝牙和音频流处理技术。
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顶级产品设计系统构建
product-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
267
本指南提供了顶级消费级产品设计的完整框架和原则,涵盖了从设计系统构建到用户体验流程的各个方面。内容包括设计原则、设计令牌(Design Tokens)、组件化结构、优秀的用户引导流程(Onboarding)和空状态设计,帮助用户建立一致、可扩展、用户友好的产品视觉语言和系统。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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Perl 测试占位文件
perl-testing
affaan-m/everything-claude-code
430
该文件用于实现Perl语言的测试功能,目前处于日语翻译和内容开发阶段,仅为占位符。用户应参考原始的英文技能文件以获取核心功能和详细信息。
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Pipecat低延迟语音助手构建教程
pipecat-friday-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
本技能提供了一个完整的F.R.I.D.A.Y.(铁人战甲风格)语音助手的构建蓝图。它利用Pipecat框架,构建了一个低延迟的语音管道,流程包括语音识别(STT)、大型语言模型(LLM)和文本转语音(TTS),支持集成Gemini和OpenAI等多个AI服务商,适用于构建实时、多模态的对话系统。
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AI搜索优化与内容可见性提升
seo-geo
AgriciDaniel/claude-seo
255
本工具提供一套全面的“生成式引擎优化”(GEO)框架,旨在帮助用户将网站内容适配AI搜索时代的特性。它指导用户从结构化、可引用性、品牌信号和技术可访问性等多个维度进行优化,确保内容在AI概览和大型语言模型(LLM)检索中获得极高的可见度和权威引用。
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国际化SEO与Hreflang验证
seo-hreflang
AgriciDaniel/claude-seo
225
本工具提供全面的国际化SEO审计和Hreflang标签验证功能。它可以检查多语言、多区域网站的关键SEO组件,包括自引用标签、双向回链、x-default设置和ISO语言/区域代码的有效性。支持在HTML、HTTP头部和XML网站地图中生成及验证hreflang标签。
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LLM提示词结构化优化
ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本方法论将冗长、自然的语言系统指令,转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签(如trigger:、action:),解决了大型语言模型(LLM)指令遵循度低的问题,极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。
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App Store 截图生成器
app-store-screenshots
ParthJadhav/app-store-screenshots
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基于 Next.js 构建 App Store 营销截图页面,通过 html-to-image 导出苹果要求尺寸、可定制品牌色彩、布局与多语言选项,帮助快速生成具有广告感的 iOS 上架素材。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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