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共找到 351 个 Skills
LlamaIndex开发专家指导，涵盖RAG应用、向量存储、文档处理、查询引擎以及生产级AI应用构建。
使用Cloudflare Agents SDK在Workers + Durable Objects上构建AI Agent。包含在Agents SDK（基础设施/状态管理）与AI SDK（简易流程）之间进行选择的关键指导。 适用场景：选择SDK时、构建带状态的WebSocket Agent时、使用Vectorize实现RAG时、搭建MCP服务器时、多Agent编排时，或排查"Agent class must extend"、"new_sqlite_classes"、绑定错误等问题时。
基于RAG、提示词工程、向量数据库与AI Agent的大语言模型（LLM）应用开发
适用于网页搜索、调研、RAG、grounding、浏览、查找、信息查询、事实核查、文档检索、Agentic AI场景。一站式工具，专为AI Agent优化。提供预提取、令牌预算控制的网页内容，支持深度调研、新闻、图片、视频、地点搜索及自定义排序
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。
基于RAG和LangGraph、具备检索工具的AI Agent，用于文档问答
为Tavus CVI角色添加知识库与持久化记忆。适用于为RAG上传文档、让角色能够引用PDF/网站内容、跨对话保留上下文，或是构建可记住用户信息的角色等场景。
Anthropic推出的Contextual Retrieval技术，用于优化RAG系统。当检索过程中文本块丢失上下文、需要实现BM25+向量混合搜索，或要降低检索失败率时，可使用该技术。
将多种格式的数据手册和硬件参考文件（PDF、DOCX、HTML、Markdown、XLSX/CSV）转换为适用于AI coding agents的标准化Markdown知识文件。当用户要求在搜索数据手册内容或生成代码之前，导入数据手册、寄存器映射、引脚/时序表、修订历史或内部硬件笔记时使用。在.context/knowledge目录下生成适用于RAG的章节块、锚点、图片引用和元数据。
这是一项借助Exa API为你提供实时、基于来源的网页搜索与内容检索的技能——它针对相关性与速度的平衡进行了优化（类型为"auto"），支持全文提取，可用于下游推理、RAG以及代码辅助场景。由Exa.AI为Agent提供快速、高质量的网页搜索能力。
当用户要求“优化提示词”“设计提示模板”“评估LLM输出”“构建Agent系统”“实现RAG”“创建少样本示例”“分析Token使用情况”或“设计AI工作流”时，应使用本Skill。适用于提示工程模式、LLM评估框架、Agent架构和结构化输出设计。
擅长构建检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略以及LLM应用的检索优化。适用场景：构建RAG、向量搜索、嵌入、语义搜索、文档检索。