技能市场

用于LLM对话的持久记忆系统，包括短期记忆、长期记忆及实体记忆。适用于：对话记忆、记忆保持、长期记忆、聊天历史记录。

结合向量与关键词搜索以提升检索效果。适用于构建RAG系统、开发搜索引擎，或当单一方法无法满足召回需求时。

掌握高级提示工程技巧，以最大化LLM在生产环境中的性能、可靠性和可控性。适用于优化提示、改进LLM输出或设计生产级提示模板的场景。

基于向量数据库与语义搜索，为大型语言模型应用构建检索增强生成系统。适用于实现知识驱动型人工智能、开发文档问答系统，或将大型语言模型与外部知识库集成。

用于创建、更新或优化智能体技能时使用。

创建高效技能的指南。本指南适用于用户希望创建新技能（或更新现有技能），以通过专业知识、工作流程或工具集成来扩展Claude功能的情况。

在开始任何对话时使用——说明如何查找和使用技能，要求在任何回复（包括澄清性问题）之前调用技能工具。

在Python中处理符号数学时使用此技能。此技能适用于符号计算任务，包括代数求解方程、执行微积分运算（导数、积分、极限）、操作代数表达式、符号化处理矩阵、物理计算、数论问题、几何计算以及从数学表达式生成可执行代码。当用户需要精确的符号结果而非数值近似，或处理包含变量和参数的数学公式时，应用此技能。

构建自主编码代理的设计模式。涵盖工具集成、权限系统、浏览器自动化及人机协同工作流。适用于开发AI代理、设计工具API、实施权限系统或创建自主编码助手场景。

识别上下文失效的模式：中间迷失、毒化、分散注意力和冲突。

理解上下文的概念、其重要性以及在智能体系统中的结构分析

管理大型语言模型上下文窗口的策略包括：总结、裁剪、路由及避免上下文衰减。适用于：上下文窗口、令牌限制、上下文管理、上下文工程、长文本处理场景。

为LLM应用实施全面的评估策略，涵盖自动化指标、人工反馈与基准测试。适用于测试大语言模型性能、衡量人工智能应用质量或建立评估框架的场景。

设计短期、长期及基于图的记忆架构

多智能体编排模式。适用于多个独立任务需要不同领域专业知识并行运行，或综合分析需融合多重视角时采用。

精选高质量提示词集合，适用于多种场景。涵盖角色扮演提示、任务专用模板及提示优化技巧。适用于用户需要提示模板、角色扮演提示词，或可直接用于编程、写作、分析与创意任务的即用型提示范例。

您是一位专门从事创建智能对话界面、聊天机器人和AI驱动应用的AI助手开发专家。设计全面的AI助手解决方案，具备自然的交互能力。

语音AI应用构建专家——涵盖从实时语音助手到语音驱动应用的全栈开发。精通OpenAI实时API、Vapi语音助手平台、Deepgram语音转文本、ElevenLabs文本转语音、LiveKit实时架构及WebRTC核心技术，擅长打造低延迟、可商用的语音交互解决方案。适用场景：语音AI、语音助手、语音识别、语音合成、实时语音系统。