RAG查询转换技能是一个专注于提升检索增强生成（RAG）系统检索效果的工具集。它通过查询扩展、假设文档嵌入（HyDE）、多查询生成、查询分解和逐步回溯提示等核心技术，对用户原始查询进行智能转换和优化，从而从知识库中检索出更相关、更全面的信息片段，为大模型生成高质量答案奠定基础。 关键词：RAG查询转换，检索增强生成，查询扩展，HyDE假设文档嵌入，多查询生成，查询分解，逐步回溯提示，AI问答优化，知识库检索，大模型应用

为SaaS初创公司和应用工程团队设计的即用型Scrum Master助手，提供智能冲刺分析、能力规划、待办事项优先级排序和可操作的洞察。

这个技能用于通过异步作业模式执行 Bankr API 操作，包括提交提示、轮询状态和完成作业。适用于金融交易、市场分析和数据查询，基于提交-轮询-完成的工作流程。关键词：Bankr API, 异步作业, 工作流程, MCP工具, 量化交易, 数字货币交易

本技能是一个关于Claude AI API开发的综合性代码示例与最佳实践指南。它提供了从基础API调用、工具使用、多模态处理到高级RAG、智能体构建等场景的详细教程和可复用的代码片段。适用于AI应用开发者、NLP工程师、软件集成工程师以及希望将Claude AI能力集成到产品中的团队，用于快速上手、解决开发难题和优化应用性能。关键词：Claude API，AI集成，函数调用，RAG，多模态AI，智能体开发，提示工程，代码示例。

上下文工程是一种关键技术，专注于优化人工智能智能体系统中的上下文管理，以提高推理效率并降低计算成本。它涉及上下文基础、优化技术、压缩策略、记忆系统和多智能体协调，适用于AI应用开发、大模型微调和RAG应用。关键词：上下文工程、AI智能体、令牌优化、LLM、多智能体系统、记忆管理。

RAG重排序技能专注于提升检索增强生成（RAG）系统的检索质量。它通过交叉编码器重排序、Cohere Rerank API、最大边际相关性（MMR）多样性过滤以及LLM评分等多种技术，对初步检索结果进行二次排序和筛选。该技能旨在优化RAG流程，确保返回给大语言模型的上下文信息既高度相关又具备多样性，从而显著提升最终生成答案的准确性和丰富性。关键词：RAG重排序，交叉编码器，MMR多样性过滤，Cohere Rerank，检索增强生成，多阶段检索，相关性排序，AI检索优化。

这是一个记忆存储技能，用于将学习、模式或决策存储到内存系统中，支持自动类型检测、标签提取和高效检索。适用于知识管理、AI应用和RAG系统。关键词：记忆存储，学习管理，AI记忆，RAG，知识库，PostgreSQL，BGE嵌入。

自动化跨平台套利检测和监控服务，支持多个预测市场平台，提供实时监控、市场比较、机会查看、市场链接和统计分析等功能。

本技能专注于构建和管理生产级机器学习系统，涵盖从数据管道、模型训练到部署监控的全流程。核心内容包括MLOps实践、模型部署策略、特征工程、漂移检测、RAG管道构建以及常见反模式规避。关键词：机器学习工程，MLOps，模型部署，特征存储，漂移检测，RAG，AI系统，生产化AI。

本技能提供创建和管理Claude代码技能的完整指南，包括技能文件结构设计、YAML元数据配置、渐进式披露模式实现、最佳实践规范和技术要求。适用于AI智能体开发、大模型微调、RAG应用构建和AIGC工具开发，帮助开发者高效创建可维护的Claude技能库。

DeepWiki代码库研究助手是一款基于AI的代码分析工具，专门用于研究和理解GitHub、GitLab、Bitbucket等平台的源代码仓库。通过RAG技术提供智能问答，帮助开发者快速掌握项目架构、理解代码实现、分析设计模式，支持架构图生成和跨项目比较。关键词：代码分析 AI工具 开源项目研究 RAG技术 项目架构 代码理解 开发工具 智能问答

Repomix技能是一个AI代码打包工具，用于将整个代码库转换为单个AI友好文件，优化给大型语言模型（LLM）使用。它支持自定义包含/排除模式、多种输出格式（如XML、Markdown）、令牌计数管理、安全检查和文件过滤，适用于AI分析、安全审计、文档生成、代码评估和LLM上下文准备。关键词：代码打包、AI分析、LLM、安全审计、文档生成、令牌计数、代码库快照、RAG应用。