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用於 LLM 後訓練(SFT/DPO/RLHF)的高品質數據集策劃指南,涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。
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。
共找到 137 個技能
用於 LLM 後訓練(SFT/DPO/RLHF)的高品質數據集策劃指南,涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。
學術文獻自動檢索與結構化總結工作流,支援多管道定時推送,適用於各類研究主題追蹤。
AI 驅動的 GitHub Actions 自動化,具備群體智慧工作流編排、智慧 CI/CD 管線管理及自主儲存庫維護功能。
系統化 Kubernetes 疑難排解、Pod 診斷、叢集健康監控與事故回應指南。
系統性除錯技能,透過追蹤呼叫堆疊找出問題根源,不僅僅是修補表象錯誤,更著重於識別原始觸發點並實施防禦性檢查。
使用 k6、Artillery 或 JMeter 進行應用程式效能分析,測量延遲、吞吐量與錯誤率。適用於規劃負載、壓力與耐力測試,以識別效能瓶頸。
用於可靠、多目標事件傳遞的開源基礎設施。將 Webhook 路由至 HTTP、SQS、RabbitMQ、Pub/Sub、EventBridge 或 Kafka,並提供內建重試與可觀測性功能。
一個多範式 ETL 管線代理,支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換,適用於異質資料來源。
SwiftUI 專家開發助手:重構代碼、提升性能,並利用 Xcode Instruments 追蹤分析來診斷 App 卡頓或 CPU 效能問題。
實作強健的後端錯誤處理機制,包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。
DevOps 與平台工程模式:Kubernetes、Terraform、GitOps、CI/CD、可觀測性、事件回應及雲原生營運。
為 Splitrail 實作新 AI 編碼代理分析器的開發指南,用於追蹤代碼代理的 Token 使用量、成本及效能指標。