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搜索 LLM ，共找到 515 条记录

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语音 AI 引擎开发

voice-ai-engine-development

sickn33/agentic-awesome-skills

使用异步工作流管道、流式转录、LLM 代理和 TTS 合成构建实时对话式 AI 语音引擎。支持中断处理和多提供商集成。适用于开发语音助手、客户服务代理及具备中断能力的语音 AI 应用程序，处理流式音频处理管道。

Windows服务器加固

windows-hardening

sickn33/agentic-awesome-skills

按照微软安全基线和CIS基准加固Windows服务器。配置组策略、账户策略、SMB签名，禁用SMBv1、LLMNR、NetBIOS，并应用LAPS。适用于保护Windows服务器环境。

雅恩·勒昆的AI辩论与批判

yann-lecun-debate

sickn33/agentic-awesome-skills

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。

超密集令牌优化器

zipai-optimizer

sickn33/agentic-awesome-skills

此技能通过提示词缓存、日志修剪和基于 AST 的文件检查来优化 LLM 上下文使用。它强制超紧凑输出，减少填充文本，并高效管理令牌预算。适用于需要精确代码编辑、结构化数据处理及长会话中减少上下文窗口消耗的技术任务。

ChatGPT仓库搜索

awesome-chatgpt-search

taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories

搜索2500多个精选ChatGPT和LLM开源仓库。当用户要求查找与ChatGPT、LLM、RAG、代理、langchain、NLP、AI开发或任何开源AI工具相关的工具、库或仓库时使用。

提示词缓存优化策略

prompt-caching-strategy

分析提示词结构以提升大模型缓存命中率，降低 API 成本与延迟。涵盖稳定前缀设计、用户与工作区权限边界、OpenAI/Claude/Gemini 各家缓存计量字段，以及成本对比计算方法。

核心提示优化器

sickn33/agentic-awesome-skills

用于编写或改进大语言模型提示词和智能体指令。先询问一轮澄清问题，然后仅返回改进后的提示词，不执行任务本身。适合为AI智能体打造高效提示词。

骨架优先扩展法

sickn33/agentic-awesome-skills

在极小样本上端到端验证数据/AI工作流，发现节省成本的机会，然后在预算内按成本门槛逐步扩展。适用于涉及LLM令牌、仓库积分等付费计算的多阶段流水线。

LLM 上下文文本分块

该技能用于将提取的文本分割为适合 LLM 上下文窗口或 RAG 检索增强的块。支持配置块大小、重叠设置，并提供文本、Markdown、YAML 及语义分块等多种策略。适用于文档处理、向量存储准备及模型上下文优化，支持基于字符或 Token 的尺寸控制。

关键词语言与嵌入提取

xberg-extracting-keywords

使用 xberg 从文档中提取 YAKE/RAKE 关键词、检测语言，并通过独立 embed 命令生成用于 RAG 与搜索的本地或 LLM 向量嵌入。

文档提取输出格式选择指南

xberg-picking-a-format

学习如何配置 xberg 工具的格式参数，以优化文档提取效果。涵盖 LLM 上下文、RAG 索引、JSON 解析及 Token 缩减策略，适用于不同下游消费场景。

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