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共找到 27 个 Skills
接入Telnyx LLM推理API、向量嵌入和AI分析能力，用于获取通话洞察与摘要。本技能提供Python SDK使用示例。
访问Telnyx LLM推理API、嵌入向量能力和AI分析功能，可用于获取通话洞察和内容摘要。本教程提供了对应的JavaScript SDK使用示例。
通过inference.sh CLI运行150+款AI应用——包括图像生成、视频创作、大语言模型（LLMs）、搜索、3D建模、Twitter自动化等。 支持模型：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter等众多模型。 适用场景：运行AI应用、生成图像/视频、调用LLMs、网页搜索或Twitter自动化。 触发词：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、图像生成、视频生成、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
本指南介绍如何创建通过结构化流程、持久化机制和工作流引导来增强LLM推理能力的MCP服务器。适用于构建用于结构化思考、日志记录、记忆系统或其他认知增强模式的MCP服务器场景。
为R1风格的LLM实现NOWAIT高效推理技术。用于优化推理模型（QwQ、DeepSeek-R1、Phi4-Reasoning、Qwen3、Kimi-VL、QvQ）的推理过程，在保持准确率的同时将思维链（CoT）的token使用量减少27-51%。当需要「优化推理」「减少思考token」「高效推理」「抑制反思token」，或者处理冗长的CoT输出时可触发该技术。
通过CLI管理Databricks Model Serving端点。适用于需要为LLM推理、自定义模型或外部模型创建、配置、查询或管理模型服务端点的场景。
涵盖Core Web Vitals、React渲染优化、懒加载、图片优化、后端性能分析以及LLM推理的性能优化模式。适用于提升页面速度、调试缓慢渲染、优化打包文件、减少图片负载、分析后端性能或高效部署LLM等场景。
访问 Telnyx LLM 推理 API、嵌入向量和 AI 分析能力，用于获取通话洞察和摘要。本skill提供 REST API（curl）调用示例。
在做出决策前强制进行对抗性推理。适用于架构选择、方案选型和规划阶段，以防止过早承诺偏差。
借助Workers AI在Cloudflare的GPU网络上运行大语言模型（LLMs）和AI模型。支持Llama 4、Gemma 3、Mistral 3.1、Flux图像生成、BGE嵌入、流式传输以及AI Gateway。适配2025年的破坏性变更，可预防7种已记录的错误。 适用场景：实现LLM推理、图像生成、RAG（检索增强生成），或排查AI_ERROR、速率限制、max_tokens、BGE池化、上下文窗口、神经元计费、Miniflare AI绑定、NSFW过滤器、num_steps相关问题。
用于在基因组学、药物发现、分子生物学和临床分析领域执行复杂研究任务的自主生物医学AI Agent框架。当你开展多步骤生物医学研究时可使用该工具，包括CRISPR筛选设计、单细胞RNA-seq分析、ADMET预测、GWAS解读、罕见病诊断或实验室方案优化。该框架利用LLM推理能力，结合代码执行与集成生物医学数据库。
用于大语言模型（LLM）自主推理的Agent工作流模式。适用于构建ReAct Agent、实现推理循环，或创建可规划并执行多步骤任务的LLM。