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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
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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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
296
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
370
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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卡尔帕锡编码守则

karpathy-guidelines
forrestchang/andrej-karpathy-skills
222
为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。
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Arize AI模型提供商集成管理

arize-ai-provider-integration
github/awesome-copilot
377
该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型（LLM）提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息，是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。
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LLMs导航蓝图

create-llms
github/awesome-copilot
243
指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。
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LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev
github/awesome-copilot
418
本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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AI搜索优化与内容可引用性

seo-geo
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。
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更新LLMs导航

update-llms
github/awesome-copilot
155
梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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