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搜索 OpenAI ，共找到 118 条记录
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多智能体系统设计器

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
308
设计多智能体系统架构，包括监督者、蜂群和流水线模式。生成 Anthropic 和 OpenAI 提供商就绪的工具模式。评估执行日志以识别瓶颈、延迟和成本。适用于需要结构化设计和优化的复杂智能体工作流。
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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

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sickn33/antigravity-awesome-skills
459
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
324
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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
105
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

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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

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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
491
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
395
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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