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共找到 14 个 Skills
使用Go语言的Genkit开发AI驱动的应用。适用于用户要求使用Genkit在Go中构建AI功能、Agent、工作流或工具，或者处理涉及内容生成、提示词、流式输出、工具调用、对接模型提供商的Genkit Go代码的场景。
在构建任何检索增强生成（RAG）系统时调用此Skill。内容涵盖文档加载器、RecursiveCharacterTextSplitter、嵌入模型（OpenAI）以及向量存储（Chroma、FAISS、Pinecone）。
DSPy 声明式框架：将提示词视为代码，通过系统化评估与编译器实现自动提示词优化
大语言模型开发、训练、微调与部署最佳实践。
使用RubyLLM构建由AI驱动的Ruby应用程序。覆盖全生命周期——聊天、工具、流式传输、Rails集成、嵌入以及生产部署。通过统一API支持所有提供商（OpenAI、Anthropic、Gemini等）。
适用于使用阿里云Model Studio Qwen旗舰文本模型（`qwen3-max`、`qwen3.5-plus`、`qwen3.5-flash`、快照版本及兼容开源变体）生成或推理文本的场景，也可用于在Model Studio上构建聊天、Agent、工具调用或长上下文文本生成工作流。
GPT Researcher是一款自主深度研究Agent，可进行网页与本地研究，并生成带引用的详细报告。当帮助开发者理解、扩展、调试或集成GPT Researcher时可使用本技能，包括添加功能、理解架构、API使用、自定义研究工作流、新增检索器、集成MCP数据源或排查研究管道问题。
基于DSPy搭建全新AI功能。适用于为应用添加AI能力、启动新AI项目、构建AI驱动功能、从零开始搭建DSPy程序，或是快速开发大语言模型（LLM）驱动的后端。
针对LLM及AI系统的专业提示词优化服务。适用于构建AI功能、提升Agent性能、编写系统提示词或优化LLM交互场景。精通各类提示词模式与技巧。
编写高质量代码的原则。当用户提到“最佳实践”“best practices”“编码指南”“代码质量”“整洁代码”“代码原则”“基于原则重构”“refactor with principles”，或是希望遵循高质量代码模式时，可使用本内容。
帮助用户构建高效的AI应用。适用于正在使用LLM进行开发、编写提示词、设计AI功能、实现RAG、创建Agent、运行评估（evals）或尝试提升AI输出质量的场景。
当你在iOS/macOS应用中使用Apple的Foundation Models框架开发设备端AI和LLM功能时，可使用此技能