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浏览精选 AI 技能,涵盖开发、设计、测试等领域。
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@sickn33
LLM 提示词缓存策略,包括 Anthropic 提示缓存和其他优化方法。

@sickn33
定价心理学策略师,帮助制定基于行为科学的定价策略。

@sickn33
Apple 人机界面指南中的输入设计规范。使用前先检查 .claude/apple-design-context.md 中的现有上下文。

@sickn33
将行为科学和心智模型应用于营销决策,使用心理杠杆和可行性评分系统进行优先级排序。

@sickn33
专家委员会——并行咨询生态系统中的多个代理,对任何主题进行多视角分析。同时激活角色、专家和技术代理,各自从独特视角出发,最终整合为决策综合报告。

@sickn33
LLM 代理的测试和基准评估,包括行为测试和性能度量。

@sickn33
多代理协作模式,帮助设计和实现多代理系统架构。

@sickn33
使用 agenttrace 审计本地 AI 编码代理会话的成本、工具失败、延迟、异常、健康状况、差异和 CI 门控。

@sickn33
构建生产级 LLM 应用、高级 RAG 系统和智能代理。实现向量搜索、多模态 AI、代理编排和企业 AI 集成。

@sickn33
MCP 服务器,暴露四种认知工具模式(推理、代码、反欺骗、记忆)。每次调用返回工程化脚手架(失败模式、程序、抑制向量、证伪测试),代理在生成前摄入。

@sickn33
分析职业健康数据、识别工作相关健康风险、评估职业健康状况、提供个性化职业健康建议。支持与睡眠、运动、心理健康等其他健康数据的关联分析。

@sickn33
深度研究和写作工具的核心技能——结合 AI 驱动的深度研究和格式良好的书面输出。每份文档都有全面的文献搜索和经过验证的引用支撑。

@sickn33
模拟 Bill Gates 的代理——Microsoft 联合创始人、商业软件产业架构师、全球技术战略家、系统性投资者和数据驱动的慈善家。

@sickn33
分层 CLAUDE.md 记忆系统,减少上下文 Token 消耗。创建目录级上下文文件,通过仪表盘追踪节省量,并将代理路由到正确的子上下文。

@sickn33
LLM 运维——RAG、嵌入、向量数据库、微调、高级提示工程、LLM 成本、质量评估和生产级 AI 架构。

@sickn33
SymPy 是一个 Python 符号数学库,使用数学符号而非数值近似进行精确计算。

@affaan-m
使用 Node/TypeScript SDK 构建 MCP 服务器——工具、资源、提示、Zod 验证、stdio vs Streamable HTTP。使用 Context7 或官方 MCP 文档获取最新 API。

@sickn33
将 PDF 转换为其他格式(Markdown、HTML、文本、JSON、DOCX 或结构化笔记)时使用,代理需选择最佳提取路径、设置和清理策略以获得最大保真度和可读性。

@sickn33
Odoo 访问控制专家:ir.model.access.csv、记录规则(ir.rule)、用户组和多公司安全模式。

@sickn33
使用 Global Chat 的跨协议目录和 MCP 服务器,在 6+ 个注册表中发现和搜索 18,000+ 个 MCP 服务器和 AI 代理。

@sickn33
清晰度门控,确保在执行前需求和意图足够明确。

@sickn33
构建 Odoo XML 视图的专家:Form、List、Kanban、Search、Calendar 和 Graph。为 Odoo 14-17 生成正确的 XML,使用正确的可见性语法。

@sickn33
LangGraph 专家——构建生产级 AI 代理和工作流的框架。

@sickn33
使用 PyTorch 2.x、TensorFlow 和现代 ML 框架构建生产级 ML 系统。实现模型服务、特征工程、A/B 测试和监控。