semantic-compression
積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。
根據產品代碼手冊將測試工程師的缺陷描述標準化,修正錯別字、縮寫錯誤與歧義,並執行站點驗證。
透過 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自動模型路由。根據請求內容設定觸發規則,實現智慧模型選擇。
用於 Markdown 筆記、文件和代碼庫知識庫的本地混合搜尋引擎,旨在降低 Token 消耗並提升檢索效率。
高中國文學測解題助手,採用上下文工程(Context Engineering)與檢索增強生成架構,提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。
基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。
使用電腦視覺相似度嵌入技術,在 FiftyOne 資料集中尋找、檢視並移除重複或高度相似的圖像。
LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。
全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對,精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。
建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。
將研究論文 Markdown 進行翻譯,同時完整保留 LaTeX 公式、程式碼區塊與圖片,支援批次處理、自動續傳與可攜式套件匯出。