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AI编程代理技能编写指南

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rohitg00/skillkit

本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构（前置元数据、触发词）到内容撰写（核心原则、步骤流程、验证清单）的最佳实践，确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性，从而指导AI代理执行复杂任务。

智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

Arize AI模型提供商集成管理

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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。

Arize实验评估与管理

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本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。

Rube MCP Asana工作流自动化

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本技能通过Rube MCP平台，提供全面的Asana自动化管理能力。用户可自动化执行任务创建、项目和章节管理、团队成员查询等复杂操作，实现项目工作流的流程化和自动化，极大提升项目协作效率。

视频录制到自动化脚本

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该技能用于分析用户录制的重复性手动操作视频。它能提取视频帧和音频，重建出精确的步骤流程，识别出使用的应用、数据流转和操作痛点。最终，工具将基于流程理解，提出使用用户现有环境的、可运行的自动化脚本方案。

Arize数据集管理与查询

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该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力，支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录，并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。

Arize LLM评估与监控

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本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。

Arize追踪与可观测性配置

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本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中，特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程：首先进行代码库分析（只读），了解所有依赖和架构；随后进行仪器化实现。它支持多语言环境，深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商，旨在提供完整的系统可观测性，且不会修改核心业务逻辑。

LLM提示词优化与调试

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本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

LLM追踪导出与行为分析

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该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。

Azure资源架构可视化生成器

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本技能能够深度分析Azure资源组，识别其中的所有资源、配置及其复杂的相互依赖关系。它能绘制出详细的Mermaid架构图，清晰地描绘出网络连接、数据流以及身份认证依赖关系。适用于需要全面、结构化掌握Azure环境拓扑结构和内部工作流程的场景。

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