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搜索 LLM ，共找到 403 条记录
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蓝牙耳麦LLM语音交互应用

earllm-build
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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大模型运维与生产部署

llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Vercel AI SDK应用开发专家

vercel-ai-sdk-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于使用Vercel AI SDK、Next.js和React开发生产级别的AI应用、聊天机器人和生成式UI。内容覆盖了流式文本处理、聊天状态管理、复杂的工具调用（Function Calling）以及使用Zod进行结构化数据生成，是构建现代化AI应用的全栈指南。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Pipecat低延迟语音助手构建教程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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GEO审计

seo-geo
AgriciDaniel/claude-seo
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分析网站在 Google AI Overviews、ChatGPT 搜索和 Perplexity 等 AI 搜索中的可见性，评估可引用性、内容结构、品牌信号、爬虫访问与 llms.txt 配置，帮助提升生成式搜索优化效果。
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LLM提示词结构化优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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llms.txt 规范生成

geo-llmstxt
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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生成或校验 llms.txt，指导 AI 抓取与理解站点内容，强调关键页面与信息，稳固品牌叙事。
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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
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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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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
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本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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一键运行智能体全生命周期

run
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个一站式的全流程命令，用于自动化执行复杂的开发任务。它将初始化、捕获性能基线、并行部署多个智能体、根据指标或LLM进行评估，直至确定最佳结果并准备合并，所有步骤都通过单一命令链式调用，适用于端到端的工作流竞赛或大型重构任务。
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