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本地GGUF大型语言模型部署

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。

Neon AI 网关：统一大模型调用

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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。

Profound引文追踪

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跟踪品牌在 ChatGPT、Perplexity 等大模型中的引用率，提供时间序列趋势、触发引用的提示词、竞品共现及异常波动告警，用于监测 AI 搜索可见度。

使用TRL训练和微调大型语言模型

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使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。

人工智能文本去AI化

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本技能用于优化和人性化AI生成的自然语言文件（如文档、笔记）。它能去除常见的“AI痕迹”，例如恭维性用语、空泛的词汇和过度结构化的表达。支持两种模式：快速的正则清理和深度LLM重写，确保内容更具人味，同时完美保留代码块、URL和标题等技术细节。

智能体技能：开发完整指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本文全面介绍了智能体技能（Agent Skills）的概念和实践，提供了一个结构化的知识库，用于为大语言模型（LLMs）提供可控的流程、工作流和工具。详细介绍了SKILL.md文件的结构、高效的三阶段加载机制，以及如何编写能力型和流程型技能。适用于构建和优化复杂的智能体应用。

运行DeepSWE编程代理基准测试

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用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。

代理架构审计

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用于审计代理与大模型应用的全栈诊断技能，识别包装层回归、记忆污染、工具调用失范、隐藏修复循环和渲染破坏，并输出按重要度排序的发现与代码优先修复方案。

品牌风格长文内容创作

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用于创作高质量、具备深度的长文内容，如指南、博客文章和教程。该功能的核心在于维护独特的品牌声调和结构，确保文章听起来像真人撰写，而非通用AI生成，尤其适用于需要高专业度和一致性的营销内容。

自动化代码循环与工作流设计

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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。

自然语言浏览器意图执行

这是一个基于自然语言的浏览器自动化工具。它允许用户用日常语言描述目标操作（如“点击登录按钮”、“填写搜索框内容”），无需编写复杂的CSS选择器。通过结合大型语言模型（LLM）能力，可以驱动浏览器执行多步骤的复杂交互，特别适用于元素选择难以定位或结构不稳定的网页。

LLM提示词格式化与上下文检索

本工具用于为不同的大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）格式化聊天提示词。它支持构建强大的检索增强生成（RAG）流程，通过HNSW技术进行高效的上下文检索。用户可完成提示词格式化、文档索引、上下文路由和状态检查等全链路操作。

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