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搜索 LLM ，共找到 506 条记录
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
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143
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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AI代理评估套件

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180
为 AI 代理构建自动化评估套件，涵盖黄金数据集、评分标准与回归门禁；包含提示级单元测试、工具调用决策校验、端到端任务测试、安全对抗测试以及 LLM 裁判打分，让代理能力在持续迭代中安全提升。
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AI 智能体工具构建

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436
本技能专注于设计 AI 智能体与外部世界交互的工具。涵盖从 Schema 设计到错误处理的完整流程，包括 JSON Schema 最佳实践、提示词描述编写、验证及新兴的 MCP 标准。核心在于理解工具描述对 LLM 性能的重要性，确保智能体高效工作。
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agy-auto 安全门控

agy-auto
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95
为Google Antigravity CLI（agy）配置PreToolUse安全门，实现安全无人值守执行，通过分层策略控制（硬拒绝、快速允许、LLM分类器回退和单次使用令牌审批）避免危险的权限绕过。
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人工智能应用工程师

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120
本技能专注于构建生产就绪的大语言模型应用、高级检索增强生成系统及智能体架构。涵盖向量搜索、多模态 AI、智能体编排及企业集成。学习设计架构、优化嵌入、确保安全合规及大规模模型部署，使用 LangChain 等框架。
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人工智能工程工具包

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351
本工具包提供六个生产就绪的 AI 工程工作流，包括提示词评估、上下文预算规划、RAG 管道设计、代理安全审计、评估框架构建及产品策略指导。它将 AI 编程助手转化为高级工程合作伙伴，通过结构化方法和量化评分，确保 LLM 系统优化与安全的一致性结果。
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AI.MD 原生转换系统

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378
将人类编写的 CLAUDE.md 转换为 AI 原生结构化标签格式。经过 4 个模型实测，在减少令牌消耗的同时提高规则遵循率。适合优化大语言模型系统提示词，以及在 Claude、Codex、Gemini、Grok 等工具间迁移规则。
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人工智能产品开发

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464
本技能指导人工智能产品的开发，专注于大语言模型集成、RAG 架构、可扩展的提示工程、可信的 AI 用户体验以及成本优化。确保产品在生产环境中稳定运行，而非仅仅作为演示。
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人工智能红队测试

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336
本技能用于执行结构化的 AI 红队演练，测试越狱抵抗、数据泄露风险及有害输出控制。适用于新 LLM 功能发布、第三方模型评估及合规审计。包含 Python 自动化测试脚本，针对提示注入、工具滥用等攻击向量进行安全评估。
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人工智能安全加固

ai-security-hardening
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360
本技能用于在部署环境中保护 LLM 和 AI 系统，防御提示注入、数据泄露及供应链攻击。涵盖输入清理、输出过滤、PII 脱敏及 API 端点保护，帮助实现 SOC2 或 ISO 27001 合规性要求。
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AI站点可靠性事件响应

ai-sre-incident-response
sickn33/agentic-awesome-skills
381
构建面向AI的站点可靠性事件响应实践，涵盖LLM中断、质量下降、成本失控和安全回退。包含告警规则、响应手册和严重性分级框架。
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卡帕蒂LLM编码指南

andrej-karpathy
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275
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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