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Topic: llm
10,059 skills in this topic.
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foundation-models-on-device
苹果FoundationModels框架用于设备上的LLM——文本生成、使用@Generable进行引导生成、工具调用，以及在iOS 26+中的快照流。
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flutter-dart-code-review
库无关的Flutter/Dart代码审查清单，涵盖Widget最佳实践、状态管理模式（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dart惯用法、性能、可访问性、安全性和整洁架构。
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fal-ai-media
通过 fal.ai MCP 实现统一的媒体生成——图像、视频和音频。涵盖文本到图像（Nano Banana）、文本/图像到视频（Seedance、Kling、Veo 3）、文本到语音（CSM-1B），以及视频到音频（ThinkSound）。当用户想要使用 AI 生成图像、视频或音频时使用。
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exa-search
通过Exa MCP进行神经搜索，适用于网络、代码和公司研究。当用户需要网络搜索、代码示例、公司情报、人员查找，或使用Exa神经搜索引擎进行AI驱动的深度研究时使用。
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eval-harness
克劳德代码会话的正式评估框架，实施评估驱动开发（EDD）原则
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enterprise-agent-ops
通过可观测性、安全边界和生命周期管理来操作长期运行的代理工作负载。
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energy-procurement
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documentation-lookup
通过 Context7 MCP 使用最新的库和框架文档，而非训练数据。当用户提出设置问题、API参考、代码示例或命名框架（例如 React、Next.js、Prisma）时激活。
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docker-patterns
用于本地开发的Docker和Docker Compose模式，包括容器安全、网络、卷策略和多服务编排。
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dmux-workflows
使用dmux（AI代理的tmux窗格管理器）进行多代理编排。跨Claude Code、Codex、OpenCode及其他工具的并行代理工作流模式。适用于并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时。
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django-verification
Django项目的验证循环：迁移、代码检查、带覆盖率的测试、安全扫描，以及在发布或PR前的部署就绪检查。
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django-security
Django 安全最佳实践、认证、授权、CSRF 防护、SQL 注入预防、XSS 预防和安全部署配置。
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django-patterns
Django架构模式，使用DRF设计REST API，ORM最佳实践，缓存，信号，中间件，以及生产级Django应用程序。
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deployment-patterns
部署工作流、CI/CD流水线模式、Docker容器化、健康检查、回滚策略以及Web应用程序的生产就绪检查清单。
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deep-research
使用firecrawl和exa MCPs进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带有来源引用的报告。适用于用户希望对任何主题进行有证据和引用的彻底研究时。
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database-migrations
数据库迁移最佳实践，涵盖模式变更、数据迁移、回滚以及零停机部署，适用于PostgreSQL、MySQL及常用ORM（Prisma、Drizzle、Django、TypeORM、golang-migrate）。
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data-scraper-agent
构建一个全自动化的AI驱动数据收集代理，适用于任何公共来源——招聘网站、价格信息、新闻、GitHub、体育赛事等任何内容。按计划进行抓取，使用免费LLM（Gemini Flash）丰富数据，将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中，并从用户反馈中学习。完全免费在GitHub Actions上运行。适用于用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据的场景。
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customs-trade-compliance
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crosspost
跨X、LinkedIn、Threads和Bluesky的多平台内容分发。使用内容引擎模式根据平台适配内容。从不跨平台发布相同内容。当用户希望跨社交平台分发内容时使用。
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cpp-testing
仅用于编写/更新/修复C++测试、配置GoogleTest/CTest、诊断失败或不稳定的测试，或添加覆盖率/消毒器时使用。
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cpp-coding-standards
基于C++核心指南（isocpp.github.io）的C++编码标准。在编写、审查或重构C++代码时使用，以强制实施现代、安全和惯用的实践。
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cost-aware-llm-pipeline
LLM API 使用成本优化模式 —— 基于任务复杂度的模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。
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continuous-learning-v2
基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
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continuous-learning
自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。
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