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高级LLM与智能体开发

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。

高级LLM与智能体开发

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。

开源嵌入向量数据库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。

成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline

affaan-m/everything-claude-code

该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。

火爬数据处理与知识库构建

firecrawl-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个全面的数据管道，用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块（Chunking）。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的，可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。

GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。

Groq CI/CD 集成与测试指南

groq-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用GitHub Actions为Groq API集成配置健壮的CI/CD流水线。内容涵盖了单元测试、实时集成测试以及自动模型弃用检查，确保您的AI应用在模型迭代过程中保持稳定性和兼容性。

Groq工作流：聊天、工具与结构化输出

groq-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本教程展示了如何利用 Groq API 实现高级大模型工作流。涵盖了基础聊天补全、通过工具调用（Function Calling）集成外部功能，以及使用JSON模式确保结构化输出。适用于构建高性能、实时响应的AI应用。

Groq企业级权限与成本管理

groq-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供企业级LLM API调用（以Groq为例）的完整权限管理方案。它指导开发者如何实现多层级的RBAC，包括应用层级的模型访问控制、请求限流（Rate Limiting）和精细化的预算/成本跟踪，确保大型团队在调用大模型API时安全、合规且成本可控。

Groq本地开发环境搭建

groq-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南用于帮助开发者设置一个快速、可复现的Groq本地开发工作流。它涵盖了完整的项目结构、单例客户端管理、模型常量定义，并提供了使用Mocking的单元测试和真实的集成测试。适用于需要搭建低延迟LLM应用并进行快速迭代的开发场景。

Groq多环境配置与部署

groq-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南提供了一个全面的方案，用于配置和管理 Groq API 在开发、预发布和生产环境中的访问。它解决了不同环境下的配置差异，确保了模型选择、速率限制和密钥管理的安全性，适用于构建稳定可靠的LLM应用。

Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。

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