搜索结果: "智能体"
提示词优化Skill prompt-optimization
提示词优化技能专注于为大语言模型和AI系统设计与改进交互指令。核心功能包括：设计结构化提示词、实施小样本学习、应用思维链推理、规范输出格式、设定有效约束，旨在提升AI响应质量、智能体性能与工作流效率。关键词：提示词优化，大语言模型，AI智能体，小样本学习，思维链，系统提示词，AI交互设计，性能提升。
子代理操作技能Skill child-agent-ops
这是一个用于标准化管理AI子代理（Agent）工作流的技能框架。它通过提供任务分解、角色定义、检查清单和报告模板，确保在多代理协作场景中，领导、实施和评审等角色能够高效、安全地协同工作。核心功能包括子代理的启动、任务分配、进度监控、风险报告和成果验收，旨在提升AI团队的任务执行效率与协作规范性。 **关键词**: AI代理协作，多代理系统，任务分解，工作流标准化，AI项目管理，智能体操作，安全操作，KPI监控
高级提示工程师Skill senior-prompt-engineer
高级提示工程师技能专注于大语言模型优化与AI产品开发，提供世界级的提示工程解决方案。核心能力包括LLM性能优化、RAG检索增强生成、智能体系统设计、结构化输出控制、少样本学习、思维链推理和AI评估框架。适用于构建企业级AI应用、优化大模型响应质量、设计自动化智能体、实施高级提示技术。关键技术栈涵盖Python、PyTorch、LangChain、Docker/K8s、AWS/GCP/Azure等，支持生产级部署与监控。SEO关键词：提示工程，LLM优化，RAG应用，AI智能体，大模型微调，AI产品开发，LangChain，GPT-4，Claude，思维链，少样本学习，结构化输出，AI评估，生产级AI系统。
Claude智能体创建助手Skill creating-agents
Claude智能体创建指南 - AI智能体配置、任务委派、子智能体创建、系统提示编写、工具选择、模型配置、自动化工作流、代码助手定制化
AI智能体工具构建指南Skill building-agent-tools
本指南详细介绍了如何为AI智能体设计和开发高效工具，涵盖工具整合、命名空间设计、令牌优化等核心原则，帮助开发者创建易于智能体使用、性能优化的工具接口，适用于MCP工具开发、智能体API设计等场景。
智能体工作流系统Skill agent-workflow
智能体工作流系统是一个多智能体开发工作流编排框架，用于协调开发任务、生成子智能体和管理工作流阶段。该系统通过分层智能体架构（项目经理、架构师、执行器、质量保证等角色）实现软件开发流程的自动化协作，支持需求收集、架构设计、代码实施、质量验证和系统演进的全生命周期管理。关键词：多智能体系统、工作流编排、软件开发自动化、AI协作框架、智能体生成、任务协调、开发流程管理、Claude智能体、代码生成系统。
用户询问技能Skill ask-user
用户询问技能是一种用于软件开发和人工智能项目中的交互模式，旨在高效收集用户需求、澄清模糊点并获取关键决策。该技能通过提供具体选项、充分上下文和批量提问，帮助开发者、产品经理和AI智能体在需求分析、方案选择和范围界定阶段与用户有效沟通，避免误解和返工，提升协作效率。关键词：用户交互、需求收集、决策支持、选项呈现、范围澄清、软件开发、AI智能体、沟通模式。
Bark推送通知Skill bark-notify
Bark推送通知技能是一个自动化通知工具，用于在AI智能体（如Codex或Claude）完成任务后，自动向用户设备发送状态提醒。该工具通过集成Bark（day.app）推送服务，支持自定义项目名称、任务状态（成功/失败/部分完成等）和结果摘要，实现开发流程的实时监控和任务完成提醒。关键词：AI智能体通知、任务状态推送、Bark推送集成、自动化提醒、开发运维通知、任务完成提醒、实时监控工具。
ERC-8004代理身份注册器Skill erc8004
ERC-8004代理身份注册器是一个基于以太坊区块链的工具，用于为AI智能体创建和管理可验证的链上身份。该技能允许用户通过命令行界面注册、查询和更新AI代理的NFT身份，并查看其声誉评分。核心功能包括代理身份铸造、元数据管理、声誉系统集成和跨链兼容性。适用于AI智能体开发者、区块链开发者和Web3项目团队，实现去中心化的AI代理身份认证与信任体系。关键词：ERC-8004，AI代理，以太坊身份，链上声誉，智能合约，Web3，去中心化AI，NFT身份，区块链认证，信任机制。
AI代理模式Skill AIAgentPatterns
这个技能是关于设计模式，用于构建自主AI代理，能够进行推理、规划和执行任务。它涵盖了代理架构（如ReAct、Plan-and-Execute）、核心组件（内存、规划、工具使用）、框架（LangChain、AutoGPT、CrewAI、Semantic Kernel）、工具设计、多代理系统、错误恢复、护栏、评估和生产部署。适用于AI智能体开发和自主系统构建，关键词包括：AI代理、模式、自主系统、LLM、推理、规划、执行、架构设计、AI智能体开发、代理系统、工具使用、内存管理、安全护栏。
AI代理测试技能Skill qa-agent-testing
这个技能专注于为LLM代理设计测试框架，包括工具使用、多代理系统评估，以及覆盖成功、安全、可靠性、延迟和成本的全面测试方法。关键词：LLM代理测试、工具沙盒、评分标准、回归测试、AI智能体评估。
持续学习代理Skill continuous-learning-agent
这个技能是用于AI代理的自我改进，通过系统收集反馈、识别错误和成功模式，实现从经验中持续学习和性能提升。它帮助AI代理建立记忆、优化决策和适应环境变化。关键词：AI代理、持续学习、模式识别、反馈机制、自我优化、机器学习、智能体改进、错误分析、成功策略。