提示工程是一种系统性技术，用于设计和优化大型语言模型（LLMs）的提示，以在各种任务中获得可靠、高质量的输出。它包括零样本、少样本、思维链和结构化输出等模式，应用于构建 LLM 应用、实现 RAG 系统、创建 AI 代理和优化提示质量与成本。关键词：提示工程，大型语言模型，AI 应用，自然语言处理，模型提示，RAG，AI 代理。

该技能专注于AI模型量化与优化，涵盖4-bit/8-bit量化、GGUF格式转换、内存优化以及质量-性能权衡分析，用于在资源受限的JARVIS环境中部署大型语言模型（LLMs）。关键词：AI模型量化、量化技术、GGUF转换、内存优化、性能优化、深度学习模型、资源受限部署。

AIsa 提供商是一个统一的 API 网关，提供对中国领先 AI 模型的生产级访问。它通过与阿里巴巴云、字节跳动 BytePlus 和 Moonshot 的官方合作，为用户提供了包括 Qwen、DeepSeek、Kimi K2.5 在内的多种 AI 模型的接入。用户可以通过 AIsa 以优惠的价格访问这些模型，并享受企业级的零数据保留（ZDR）隐私保护。此外，AIsa 还支持模型之间的灵活切换和配置，满足不同场景下的 AI 需求。

OpenClaw LLM Router是一个统一的大型语言模型网关，支持70+不同的AI模型，通过一个API密钥即可访问，包括GPT-4、Claude、Gemini等，适用于多模型聊天、模型比较、视觉分析等多种应用场景，支持成本优化和自动后备策略，提高开发效率和系统稳定性。

这是一个AI驱动的网络搜索和内容提取工具，能提供相关的、总结性的搜索结果，并从URL中提取干净可读的内容。适用于新闻研究、技术查询和时间敏感信息检索。关键词：AI搜索，内容提取，网络爬虫，信息检索，新闻研究。

AI 工程师专注于大型语言模型应用开发，涵盖检索增强生成和 LangChain 架构，用于构建智能问答系统、AI 工作流编排、Agent 开发等，关键词包括 AI 工程师、LLM、RAG、LangChain、AI 应用开发、智能问答、检索增强生成、Agent 编排。

DiffDock（扩散分子对接工具）是一个基于扩散模型的深度学习技能，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的3D结合构象，提供置信度分数以评估预测可靠性，支持单个复合物对接、批量虚拟筛选，并可与评分函数集成进行亲和力评估。关键词：分子对接、扩散模型、深度学习、蛋白质-配体结合、虚拟筛选、药物设计、置信度分数、结构基药物发现、AI生物医药应用。

上下文管理器是人工智能领域的一项专业技能，专注于优化和管理AI系统的记忆与上下文。其核心功能包括：AI记忆架构设计、上下文窗口优化、对话历史管理、RAG（检索增强生成）系统实现、长期/短期记忆策略以及令牌使用效率提升。关键词：AI记忆管理，上下文优化，RAG系统，对话历史，向量数据库，令牌节省，LLM应用，智能体记忆。

凤凰AI观测平台是一个开源AI观测平台，专注于大语言模型（LLM）的追踪、评估和监控，帮助开发者调试LLM应用、运行系统评估和实时监控生产AI系统。提供详细追踪、数据集评估、实验比较和开源自托管功能。关键词：AI观测、LLM跟踪、开源观测平台、AI应用监控、深度学习评估、大模型评估、实时监控、数据集测试。

提示词注入检测器是一款专注于大语言模型应用安全防护的专业工具。该技能通过多层检测机制识别并防御恶意提示词注入攻击，保障AI系统安全稳定运行。核心功能包括：模式匹配检测、机器学习分类器、金丝雀令牌监控、LLM辅助分析和困惑度异常检测。适用于AI应用安全加固、提示工程防护、LLM系统安全验证等场景。关键词：提示词注入检测，LLM安全防护，AI应用安全，大语言模型防御，注入攻击预防，提示工程安全，机器学习分类器，多层防御体系。

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。

此技能用于生成权威、事实基础的政府政策报告，特别针对经验驱动的终身学习系统，嵌入明确的责任分配和可衡量的绩效指标。它使用平实的中文官方语言，兼容 Microsoft Word 格式，避免幻觉和术语，平衡技术精度与公共可访问性，适用于政策起草、报告生成和政务分析场景。关键词：政府报告、政策分析、终身学习、责任分配、绩效指标、Word兼容、AI生成、批判性分析、公共服务。