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用于 LLM 后训练(SFT/DPO/RLHF)的高质量数据集策劃指南,涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。
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学术文献自动检索与结构化总结工作流,支持多渠道定时推送,适用于各类研究主题追踪。
AI 驱动的 GitHub Actions 自动化,具备群体智能工作流编排、智能 CI/CD 流水线管理及自主仓库维护功能。
系统化 Kubernetes 故障排查、Pod 诊断、集群健康监控与事故响应指南。
系统性调试技能,通过追踪调用堆栈查找问题根源,不仅限于修补表象错误,更侧重于识别原始触发点并实施防御性检查。
使用 k6、Artillery 或 JMeter 进行应用效能分析,测量延迟、吞吐量与错误率。适用于规划负载、压力与耐力测试,以识别效能瓶颈。
用于可靠、多目标事件传递的开源基础设施。将 Webhook 路由至 HTTP、SQS、RabbitMQ、Pub/Sub、EventBridge 或 Kafka,并提供内置重试与可观测性功能。
一个多范式 ETL 流水线代理,支持批处理和流式数据处理、自动模式推断及基于 DAG 的可配置转换,适用于异构数据源。
SwiftUI 专家开发助手:重构代码、提升性能,并利用 Xcode Instruments 追踪分析来诊断 App 卡顿或 CPU 性能问题。
实现强健的后端错误处理机制,包含自定义错误类、中间件、结构化日志以及恢复模式。
DevOps 与平台工程模式:Kubernetes、Terraform、GitOps、CI/CD、可观测性、事件响应及云原生运营。
为 Splitrail 实现新 AI 编程代理分析器的开发指南,用于追踪代码代理的 Token 使用量、成本及性能指标。