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Together AI CI/CD 集成测试

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本技能提供了一套完整的CI/CD流程，用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流，确保在每次Pull Request时运行单元测试（模拟推理和嵌入响应），并在合并到main分支时执行完整的集成测试，从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。

使用Together AI微调大语言模型

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这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。

大型语言模型微调与部署工作流

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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。

使用Together AI进行模型推理

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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。

清除AI写作模式痕迹

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unslop是一个命令行工具，用于对文本进行后期处理，旨在移除AI生成文本中常见的、可识别的写作模式和痕迹。它可作为发布文档、博客文章或任何来自大型语言模型（LLM）内容的最终校验步骤，确保内容更自然、更具人性化，提升最终发布质量。

AI开源项目仓库搜索

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这是一个专业的开源AI工具库检索系统。它可以搜索超过2500个精选的LLM、ChatGPT相关开源项目，涵盖RAG、AI Agent、NLP、LangChain等多个领域。用户只需输入自然语言描述，系统即可自动解析、提取关键词，并在多个分类中进行精准查找，帮助用户找到最合适的开发资源。

OpenAPI规范转MCP工具集

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这是一个端到端解决方案，用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API，转化为可供大语言模型（LLM）调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具，自动处理参数校验（Zod）和认证流程，确保LLM调用与原始API完美同步，并支持部署到云端。

LLM模型委员会：多模型协同推理

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该工作流实现了LLM模型委员会（LLM Council）机制。它让多个开源大模型并行对同一问题进行独立思考和回答，随后进行相互评级，最后由指定的主席模型进行综合提炼，从而产出经过多方验证的、高可靠性的最终答案。适用于需要深度分析和高准确度的复杂任务。

生成学术综述论文文档

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该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。

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