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搜索 LLM ，共找到 506 条记录
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选择输出格式

picking-a-format
xberg-io/xberg
237
用于在Xberg中选择合适的输出格式：纯文本、Markdown、djot、HTML、JSON或DocTags。根据消费方（LLM、解析器、存档）匹配正确的--format / --content-format组合，并提供token缩减选项。
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Pipecat低延迟语音助手构建教程

pipecat-friday-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
283
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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大模型项目开发方法论

project-development
sickn33/agentic-awesome-skills
250
本技能涵盖识别适合 LLM 处理的任务原则、设计有效项目架构以及利用代理辅助开发快速迭代的方法。适用于批处理管道、多代理系统和交互式应用。核心概念包括任务模型匹配识别、手动原型验证、管道架构、文件系统状态管理和结构化输出设计，以确保解析可靠性。
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大模型提示缓存策略

prompt-caching
sickn33/agentic-awesome-skills
169
面向大语言模型的提示缓存策略，涵盖 Anthropic 提示缓存、响应缓存、缓存失效与缓存增强生成（CAG），用于降低延迟和成本。
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高级提示工程模式

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sickn33/agentic-awesome-skills
97
掌握高级提示工程技术，最大化 LLM 的性能、可靠性和可控性。涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统及系统提示设计。适用于设计生产级 LLM 应用复杂提示、优化一致性、调试不一致输出。适合构建 AI 助手和开发生产级大模型应用。
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AI 提示注入防御

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sickn33/agentic-awesome-skills
271
通过输入清洗、工具权限控制和输出验证，保护 AI 系统免受提示注入攻击。适用于保护 LLM 应用、RAG 管道和代理工作流，防御直接和间接攻击，确保系统安全。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/agentic-awesome-skills
389
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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检索增强生成工程师

rag-engineer
sickn33/agentic-awesome-skills
418
精通构建检索增强生成（RAG）系统，擅长嵌入模型、向量数据库及分块策略。能够设计检索流程，实现混合搜索，优化上下文窗口，确保从检索文档中生成高质量内容，解决 LLM 应用中的检索优化问题。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/agentic-awesome-skills
98
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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构建检索增强生成基础设施

rag-infrastructure
sickn33/agentic-awesome-skills
255
构建和运营检索增强生成（RAG）系统，利用向量存储、嵌入管道和混合搜索。涵盖文档摄入、生成嵌入、存储向量数据库及提供基于上下文的 LLM 响应。包括设置嵌入管道、向量存储基础设施，并部署混合搜索以减少幻觉，提升大规模文档集合的语义搜索能力。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/agentic-awesome-skills
247
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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模型网关：多模态大模型路由

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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。
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