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.NET版Azure OpenAI SDK
azure-ai-openai-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
这是一个用于.NET环境的Azure OpenAI客户端库。它提供了访问包括GPT-4o、嵌入、DALL-E和Whisper等多种OpenAI模型的接口。开发者可以使用它来构建复杂的聊天机器人、实现结构化JSON输出,或进行RAG(检索增强生成)等高级应用。
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Azure AI实时语音对话SDK
azure-ai-voicelive-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
63
这是一个用于Java开发的SDK,用于实现与Azure AI助手的实时、双向语音对话。它通过WebSocket技术支持低延迟流媒体通信,并集成了高级功能,如语音活动检测、降噪处理和多种AI音色选择。非常适用于构建专业的语音机器人和交互式语音应用。
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视觉驱动电脑操作代理
computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理,兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案,强调沙箱隔离与安全控制。
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Cursor AI模型密钥配置管理
cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”(BYOK)功能,以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制,实现成本的直接管理,并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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代码编程最佳AI模型选择
cursor-model-selection
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
本指南详细介绍了如何在Cursor IDE中为不同的编程任务(如Bug修复、代码重构、架构设计)选择最佳的AI模型。它涵盖了OpenAI、Anthropic和Google等主流模型的特点、适用场景、配置方法(包括BYOK),帮助用户最大化编程效率和代码质量。
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Deepgram 转录服务迁移指南
deepgram-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了从多个主流语音转录服务提供商(如 AWS Transcribe、Google STT、Whisper 等)迁移到 Deepgram 的流程。它提供了全面的功能对标和适配器模式实现,帮助开发者平稳、可靠地切换转录服务,确保项目连续性和数据完整性。
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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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Groq LLM模型迁移深度指南
groq-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
本指南详细介绍了如何将大型语言模型(LLM)集成从OpenAI、Anthropic等主流提供商平滑迁移到Groq。内容涵盖了SDK替换、模型ID映射、构建抽象层,以及使用功能开关实现零停机时间流量切换的完整技术流程,帮助开发者在保证服务连续性的同时,充分利用Groq的卓越推理速度。
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Groq应用参考架构设计
groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道,并构建了多提供商故障转移机制(如Groq到OpenAI备份)。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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Instructor 结构化输出
instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
464
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON,并支持多模型流式返回部分结果,适用于构建可靠的结构化输出流程。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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LangChain RAG管道构建与实践
langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成(RAG)管道。它覆盖了从数据加载(支持PDF、CSV、TXT等)到文本分块、生成嵌入向量,再到将向量存储在各种向量数据库(如FAISS, Pinecone)中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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