该技能专注于使用Convex平台构建和部署AI代理，实现线程管理、工具集成、流式响应、RAG（检索增强生成）模式和workflow orchestration，适用于开发智能助手、自动化工作流程和知识检索系统。关键词：AI代理、Convex、工具集成、RAG、workflow、智能体开发、AI应用、LLM集成、向量搜索、持久状态。

这个技能用于通过React和TypeScript实现拖放和可排序功能，适用于看板、列表排序、文件上传等场景，注重无障碍性、触摸支持和性能优化，关键词包括：拖放、React、TypeScript、前端开发、UI交互、可排序、看板、文件上传。

智能体生成器是一个专为AI智能体开发设计的自动化工具，能够根据Babysitter SDK规范，快速生成结构完整、包含YAML前言、角色定义、专业领域和提示模板的AGENT.md文件。它简化了AI智能体（Agent）的创建流程，支持批量生成和流程集成，是构建AI应用、大模型微调和RAG应用生态的关键辅助工具。关键词：AI智能体生成，AGENT.md文件，提示模板，YAML前言，Babysitter SDK，自动化工具，AI应用开发。

RAG系统管理技能专注于检索增强生成系统的优化与维护，包括向量索引重建、搜索参数调优、自定义索引创建等功能。通过混合搜索、智能体检索和重新排序技术，提升知识库问答的准确性和效率。关键词：RAG系统、向量数据库、检索增强生成、搜索优化、索引管理、AI问答系统、知识库管理、语义搜索、智能体检索、混合搜索。

Phoenix Evals 是一个专为AI和LLM应用程序设计的评估器构建工具。它遵循代码优先原则，利用LLM处理细微差别，并通过人类验证确保准确性。支持RAG系统评估、批量数据评估、实验运行和验证，适用于生产环境。关键词：AI, LLM, 评估, 构建, 代码, 验证, RAG, 实验, 生产。

RAG工程师是专门负责构建和优化检索增强生成系统的专家，涉及嵌入模型、向量数据库、文档分块和检索策略，旨在提升大型语言模型在语义搜索、文档检索和AI应用中的性能。关键词：RAG、检索增强生成、嵌入模型、向量数据库、语义搜索、LLM优化。

Agentuity云存储下载工具是一个命令行工具，用于从Agentuity云平台的存储桶中下载文件。该工具支持文件内容下载和元数据查询，需要身份验证和组织上下文。适用于云平台管理、文件传输、数据备份等场景。关键词：Agentuity云存储、文件下载、命令行工具、云平台操作、存储桶管理、元数据查询、云文件传输。

Agentuity云向量更新工具，用于向量数据库的增删改查操作。支持文档嵌入、元数据管理、批量导入，适用于AI智能体开发、RAG应用构建、大模型微调等场景。关键词：向量数据库、AI智能体、RAG应用、大模型、Agentuity、云平台、向量存储、嵌入向量

这个技能专注于使用Pinecone托管向量数据库来构建和部署生产级的人工智能应用。它支持检索增强生成(RAG)、推荐系统和大规模语义搜索，具备自动扩展、低延迟查询（p95 <100ms）、混合搜索（密集和稀疏向量）、元数据过滤和命名空间管理等功能。适用于服务器less、托管基础设施，提供高效的AI解决方案，方便SEO搜索。关键词包括：向量数据库、Pinecone、AI应用、RAG、混合搜索、自动扩展、低延迟、生产环境、元数据过滤。

Weaviate向量数据库集成技能，专注于向量数据库的部署、模式定义、GraphQL查询和混合搜索配置。该技能支持RAG（检索增强生成）管道实现，提供数据向量化存储与智能检索能力，适用于AI应用开发、大模型微调和知识库构建。关键词：Weaviate向量数据库，GraphQL查询，混合搜索，RAG管道，向量化存储，AI应用开发。

这项技能涉及使用Spring Boot/MyBatis进行后端开发，包括RESTful API设计、数据库设计、业务逻辑实现、单元测试编写等，强调DRY原则和代码质量。

专注于提升LLM（大型语言模型）提示的性能和效率，包括提示优化、评估RAG（检索增强生成）质量、设计代理系统。关键词：提示工程、LLM评估、代理系统设计。