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一套用于构建稳健 LLM 集成的工具包:包含 API 模式、流式传输、函数调用、RAG 流水线及具成本效益的模型路由。
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一套全面的警句与名言管理系统,用于主题内容丰富化、研究与简报策划。
操作 Railway 基础设施:管理项目、服务、数据库、对象存储、部署、环境、变量、日志及性能指标。
通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾,包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。
使用 Google Gemini API 进行深度视频分析:包含视频摘要、音频转录、时间戳提取、视频片段剪辑,并支持 YouTube 链接或本地文件,适用于多种模型与长文本上下文。
分析 AppWorld 任务失败原因,提取具体的 API 模式并生成带有实现代码示例的可执行剧本要点。
使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试,提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。
一个用于查询、解析并将 SEC EDGAR 申报文件、财务报表及机构持股数据转化为结构化 Python 对象的完整程序库。
Nia 研究代理:用于索引与搜索远程代码库、文档及包。通过优先采用完整源代码索引取代网页抓取,有效提升 AI 上下文精确度并减少幻觉。
通过 ReasoningBank 实现代理程序的自适应学习,进行模式识别、策略优化与持续改进。
操作 btca CLI 进行源代码优先的研究。管理 Git、本地目录与 npm 资源,确保 AI 的回答基于实际代码库而非过时的文档。
对知识库文档进行深度结构分析、关键信息提取及质量评估的智能助手。