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搜索 LLM ，共找到 506 条记录
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LLM 安全评估与 AI 审计

llm-security
sickn33/agentic-awesome-skills
457
对 LLM 应用和 AI 代理进行授权安全评估。涵盖提示注入、工具滥用、RAG 泄露、记忆投毒及系统提示词提取，遵循 OWASP LLM/ASI Top 10 指南。包括红队测试、漏洞映射和 AI 系统合规工程，确保系统安全与稳健性。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/agentic-awesome-skills
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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LLMOps平台工程

llmops-platform-engineering
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404
设计和运营生产级 LLMOps 平台，涵盖 CI/CD、模型发布工作流、评测门禁、回滚以及云端与自托管推理治理。
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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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Mac mini 本地大模型实验室

mac-mini-llm-lab
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将 Mac mini 配置为可靠的本地大语言模型服务器，支持远程访问、可观测性和电源安全操作。适用于在 Apple Silicon 上构建常驻的私有 AI 推理服务器。
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MCP 服务器开发

mcp-builder-ms
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构建模型上下文协议服务器，使大型语言模型能够与外部 API 和服务交互。支持 Python 和 Node/TypeScript 创建工具，帮助 AI 代理完成实际任务。学习设计结构良好的工具、管理上下文，并实现传输机制如 stdio 或流式 HTTP。
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网页数据源追溯审计工具

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MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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MolyKit AI 聊天工具包

molykit
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288
使用 MolyKit 与 Makepad 构建跨平台 AI 聊天界面的最佳实践，涵盖 OpenAI/LLM 集成、SSE 流式响应、聊天控件与 BotClient 等。
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多租户大模型托管平台

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208
在共享GPU推理基础设施上设计安全的多租户大模型托管平台，涵盖租户隔离、配额限流、成本归因、邻居噪声防护与按租户策略控制，适用于vLLM与Kubernetes部署场景。
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Neon AI 网关

neon-ai-gateway
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149
内置于 Neon 分支的统一 LLM 推理层：一个凭证、一个 OpenAI 兼容 API，即可访问七家供应商的前沿与开源模型。无需改写代码即可切换模型，兼容标准 SDK，并让 AI 请求随分支隔离。
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Odoo电子商务配置器

odoo-ecommerce-configurator
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专家指南，涵盖Odoo电商和网站功能：产品目录、支付提供商、配送方式、SEO以及从订单到履行的流程。
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本地模型栈

ollama-stack
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269
使用Ollama、Open WebUI和LiteLLM部署本地大语言模型栈，实现离线、隐私优先的AI工作流。涵盖安装、模型选择、Docker Compose配置、API使用及自定义Modelfile，适用于开发环境。
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