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共找到 122 个技能

工程开发自动化
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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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工程开发数据分析研究
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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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工程开发
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Anthropic Claude 集成模式:流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择(Haiku/Sonnet/Opus)、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

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工程开发自动化
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支持 Claude、GPT、Gemini 和 Ollama 的多模型 LLM 集成方案。涵盖 API 对接、提示工程、Token 管理及模型中立的编排架构。

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工程开发自动化教育
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一个用于大语言模型代理生存记忆的微世界操作系统,将文件系统转化为可导航的房间,并将代码转化为可居住的世界。

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自动化工程开发生产力
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官方 n8n 工作流自动化支持,用于构建、调试和扩展复杂的业务流程与 AI 驱动的集成。

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工程开发自动化
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维护并更新 MassGen 模型注册表,包含后端能力、模型元数据、定价结构以及新旧 AI 模型的上下文窗口配置。

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工程开发自动化生产力
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一套管理 LLM 项目生命周期的框架,涵盖评估任务模型契合度、架构设计、结构化输出解析及代理辅助开发流程。

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工程开发生产力研究
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抓取、索引并搜索 GitHub 和网站上的开发者文档,为 AI 代理提供准确、基于真实来源且具备版本控制的代码上下文。

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工程开发生产力自动化
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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。

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工程开发自动化
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opper-api

直接访问 Opper REST API,用于 LLM 编排、模型管理、任务执行,以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。

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教育工程开发研究
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高中语文国学考试解题助手,采用上下文工程与检索增强生成架构,提供高准确度、具可解释性的解题服务。

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