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LLM 应用架构模式

llm-app-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
104
面向 LLM 应用的架构与集成模式，涵盖 RAG 检索、工具调用、智能体循环、缓存、隐私边界与验证要求，帮助设计可上线的 AI 应用。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/agentic-awesome-skills
387
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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LangChain智能体开发

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
111
精通使用LangChain和LangGraph构建生产级AI智能体，涵盖架构设计、记忆系统、RAG、工具集成、部署优化与测试评估。
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LLM 多层缓存方案

llm-caching
sickn33/agentic-awesome-skills
378
通过精确匹配、语义相似度和提供商侧提示缓存三层机制降低 LLM 调用成本与延迟，适用于高频重复查询的客服机器人、FAQ 工具和高并发 API 服务。
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大模型评估策略与方法

llm-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
205
掌握大模型应用评估策略，涵盖自动化指标（如 BLEU、ROUGE）、人工评估维度及 LLM-as-Judge 模式。适用于衡量模型性能、对比不同模型或提示词、检测性能回退及验证改进效果。提供 Python 实现示例，帮助构建生产系统信心。
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大模型微调基础设施

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342
本技能涵盖设置大语言模型（LLM）微调基础设施，包括使用 QLoRA、LoRA 及全量微调技术。涉及配置 DeepSpeed 或 FSDP 分布式训练，利用 Hugging Face TRL 和 Axolotl 框架，并实施 RLHF 和 DPO 对齐方法。适用于领域特定模型适配及生产部署。
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大模型运维与生产部署

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74
本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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大型语言模型提示词优化指南

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177
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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大模型结构化输出提取

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226
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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负载均衡配置

load-balancing
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462
配置负载均衡器和流量分发，实现健康检查和SSL终止。用于在服务器之间分配流量。
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法律服务本地SEO审计

local-legal-seo-audit
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221
本技能提供一套针对法律和专业服务机构的本地搜索引擎优化（Local SEO）全方位审计框架。它专注于提升本地可见性，涵盖了Google商家资料（GBP）的优化、建立E-E-A-T信任信号，以及优化本地化内容和目录一致性。适用于希望提高在本地搜索结果和谷歌地图上排名的律所和专业顾问。
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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/agentic-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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