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智能体工具构建指南
agent-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
364
涵盖从 JSON Schema 设计到验证与错误处理的智能体工具构建,强调高质量描述和 MCP 标准以保障 LLM 准确率。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导,涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持,适用于开发、调试和查阅文档。
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Axolotl大模型微调助手
axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
392
为 Axolotl 提供大模型微调指导,涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持,适用于开发、调试和查阅文档。
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BLIP-2 视觉语言框架
blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
350
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接,适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话,在无需微调的条件下实现零样本推理,并仅训练轻量 Q-Former。
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LLM 编码指南
coding-guidelines
tech-leads-club/agent-skills
76
针对实现、修改或审查代码的 LLM 行为规范,强调谨慎、简洁、精细修改和目标驱动,帮助避免常见编码错误。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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上下文优化策略
context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架,旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用,可以有效解决上下文限制问题,帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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LLM 评估框架
evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
66
提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程,可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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TRL RLHF 训练管线
fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
393
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程,对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整,使其符合偏好与人类反馈。
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火爬数据处理与知识库构建
firecrawl-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
这是一个全面的数据管道,用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块(Chunking)。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的,可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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Web数据采集与结构化提取
firecrawl-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
164
Firecrawl是一个强大的网络数据采集API,用于从网站中获取和处理信息。它支持单页抓取、多页爬取、站点地图生成和利用LLM进行结构化数据提取。适用于构建数据管道、自动化内容监控或进行市场数据分析。
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