人工智能 Skill技能列表
MCP服务器构建指南Skill mcp-builder
这个技能是指导如何创建高质量的MCP（模型上下文协议）服务器，使大型语言模型（LLMs）能通过精心设计的工具与外部服务和API交互。涵盖从研究规划到实施评估的全流程，适用于AI智能体开发、后端集成和LLM应用构建。关键词：MCP, 服务器, AI, LLM, 工具, 外部服务, 开发指南, 智能体, API集成。
模板元提示创建技能Skill template-meta-prompt-creation
该技能用于创建模板元提示，这些元提示能够生成其他AI提示，适用于构建提示库、标准化团队提示格式、搭建新工作流程和创建提示生成器。关键词：模板元提示，提示生成，AI提示工程，元提示创建。
减少与委托框架技能Skill reduce-delegate-framework
此技能应用于优化AI代理的提示、工作流程和上下文管理，通过减少不必要信息和委托任务来提高性能。它使用减少和委托策略来管理上下文窗口，解决如上下文腐烂或污染的问题，适用于管理上下文限制、提高代理效率。关键词：上下文管理、提示优化、AI智能体、工作流程、减少委托框架、R&D框架。
StableDiffusion图像生成Skill stable-diffusion-image-generation
这个技能涉及使用Stable Diffusion模型和HuggingFace Diffusers库进行高级图像生成，包括文本到图像、图像到图像转换、修复等，是AI生成内容（AIGC）的核心技术之一。关键词：Stable Diffusion, 图像生成, Diffusers, AI图像生成, 文本到图像。
AI产品开发Skill ai-product
这个技能专注于开发和部署基于大语言模型（LLM）的AI产品，包括LLM集成模式、RAG架构、提示工程、AI用户体验和成本优化。它提供了最佳实践、模式、反模式和解决方案，帮助开发者构建可靠、可扩展且用户信任的AI功能。关键词：AI产品开发，LLM集成，RAG架构，提示工程，AI UX，成本优化。
上下文状态检查Skill context-status
此技能用于监控和分析大语言模型的上下文窗口状态与消耗，帮助用户检查上下文健康、识别优化机会，提升AI应用效率。关键词：上下文管理、AI上下文、令牌消耗、上下文优化、大模型微调、上下文工程。
分析提示词Skill analyze-prompt
这个技能用于分析和改进AI提示词，通过七级框架评估和优化提示词质量，提升AI系统性能和效率，关键词包括提示词分析、AI提示工程、七级框架、技能改进、AI优化。
优化LLMSkill optimize-llm
这个技能用于为大型语言模型（LLM）提供优化建议，优化服务延迟、推理成本和吞吐量性能，涵盖量化、批处理和框架选择等策略。关键词：LLM优化，人工智能，深度学习，服务优化，成本降低，吞吐量提升
LangGraph文档访问技能Skill langgraph-docs
该技能用于自动获取LangGraph的Python文档，以提供准确、及时的指导，帮助用户解决与LangGraph相关的问题，并支持其实现过程。关键词：LangGraph, 文档访问, Python, AI代理, 实施指导, 技术文档, AI框架。
AI工具管理Skill ai-tools
AI工具管理技能用于自动化检测、安装和更新AI命令行界面工具，支持Claude Code、Gemini CLI和Codex CLI等，采用委托优先设计确保从官方源获取最新指南，便于用户管理AI开发工具。关键词：AI工具管理、CLI工具、安装更新、委托优先、自动化检测、版本控制。
Gemini快速查询Skill gemini-query
这个技能用于通过命令行快速向 Gemini AI 模型发送查询，自动解析 JSON 响应，并展示 AI 生成的答案、令牌使用统计和错误信息。适用于 AI 应用开发、测试和自动化任务。关键词：Gemini AI, 命令行查询, JSON 解析, AI 统计, 自动化
LLM评估Skill llm-evaluation
该技能用于实施全面的LLM应用评估策略，包括自动指标计算、人工反馈收集和基准测试。适用于测试LLM性能、测量AI应用质量、建立评估框架等场景。关键词：LLM评估、自动指标、人工评估、A/B测试、基准测试、AI应用质量。