人工智能 Skill技能列表
少样本示例生成技能Skill few-shot-example-gen
该技能专注于为大语言模型（LLM）生成和优化少样本示例，旨在通过提供高质量、多样化的示例来提升模型的提示遵循能力、意图识别准确性和任务执行效果。核心功能包括示例生成、智能选择策略、排序优化和格式设计，是提示工程和AI应用开发的关键工具。 关键词：少样本学习，示例生成，提示工程，大语言模型优化，AI性能提升，意图分类，语义相似性，示例选择策略
RasaNLU集成技能Skill rasa-nlu-integration
Rasa NLU 集成技能专注于配置和训练 Rasa 自然语言理解（NLU）管道，用于聊天机器人、虚拟助手等应用的意图识别和实体提取。该技能涵盖从训练数据设计、管道组件（如分词器、特征提取器、分类器）配置，到模型优化、评估和部署的全流程。关键词：Rasa NLU，意图分类，实体提取，聊天机器人开发，自然语言处理，DIETClassifier，管道配置，模型训练。
gpu-benchmarkingSkill gpu-benchmarking
gpu-benchmarking是一个专门用于自动化GPU性能基准测试和回归检测的技能。它能够设计微基准测试、测量内核执行时间、计算实际与理论性能、生成性能比较报告、在CI/CD中检测性能回归、分析功耗和热特性、基准测试内存带宽和延迟，并创建可复现的基准测试配置。
OpenAIWhisperAPI音频转录工具Skill openai-whisper-api
这是一个基于OpenAI Whisper模型的音频转录技能，通过命令行调用API，可将音频文件（如m4a、ogg等格式）快速、准确地转换为文字文本或JSON格式的转录稿。支持指定语言、添加提示词以优化识别效果，是语音识别、字幕生成、会议记录自动化的高效工具。关键词：语音转文字，音频转录，Whisper API，OpenAI，命令行工具，语音识别，字幕生成。
AI工程师Skill ai-engineer
AI工程师是专注于构建和部署人工智能系统的专家，擅长将大语言模型、RAG架构和智能体技术集成到生产应用中。核心能力包括LLM集成、检索增强生成系统设计、向量数据库应用、提示工程优化和AI代理开发。关键词：人工智能系统开发，LLM集成，RAG架构，向量数据库，提示工程，AI智能体，生产部署，语义搜索，嵌入策略。
SetFit小样本意图分类技能Skill setfit-few-shot
SetFit小样本学习技能是一种基于对比学习的自然语言处理技术，专门用于在仅有少量标注数据（每类8-16个示例）的情况下快速训练高效的文本分类模型。该技能无需复杂的提示工程，能在几分钟内完成训练，适用于意图识别、情感分析、主题分类等场景。核心优势包括快速部署、轻量级模型和高准确率，特别适合数据稀缺或需要快速迭代的AI应用开发。
单细胞深度学习分析技能Skill bio-single-cell
这个技能提供基于scvi-tools和scverse生态系统的单细胞深度学习方法，包括数据整合、批处理校正、ATAC-seq分析、多模态分析、QC质量控制等生物信息学任务。适用于使用深度学习进行单细胞数据分析。关键词：单细胞分析、深度学习、scvi-tools、生物信息学、数据整合、QC、质量控制、批处理校正。
动态MCP编排器Skill mcp-dynamic-orchestrator
这个技能通过中央注册表实现动态MCP服务器发现和代码模式执行，用于多MCP集成、工具发现和渐进披露，帮助AI代理扩展功能。关键词包括MCP、动态工具发现、代码模式、中央注册表、工具发现。
LLM调优模式Skill llm-tuning-patterns
LLM调优模式提供基于研究的LLM参数配置指南，适用于定理证明、代码生成和创造性任务，通过优化max_tokens、temperature等参数提升模型性能。关键词：LLM调优、参数配置、定理证明、代码生成、创造性任务、AI模型优化。
模型剪枝Skill model-pruning
模型剪枝技能用于通过先进剪枝技术如Wanda和SparseGPT压缩大型语言模型（LLM），减小模型尺寸并加速推理，适用于硬件受限环境，无需重新训练即可实现高效部署。关键词：模型剪枝、LLM压缩、推理加速、稀疏度、硬件加速、模型优化、人工智能压缩技术。
点云处理技能Skill PointCloudProcessingSkill
本技能专注于利用PCL和Open3D库，对三维点云数据进行高效处理与分析。核心功能包括点云滤波、分割、聚类、表面重建、特征提取、点云配准以及激光雷达与相机数据融合，是自动驾驶、机器人感知、三维建模等领域的关键技术。关键词：点云处理，3D点云，激光雷达LiDAR，PCL，Open3D，点云配准，点云分割，计算机视觉。
ML实验追踪器Skill ml-experiment-tracker
这个技能提供机器学习实验的系统化追踪、版本控制和可重复性指导，使用工具如MLflow、Weights & Biases和DVC，帮助数据科学家和工程师管理模型开发过程，确保实验可重现和高效比较。关键词：机器学习，实验追踪，版本控制，可重复性，MLflow，W&B，DVC，模型开发，数据科学。