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更新于 10-21 00:11

智能体与模型

24,297 个结果

0x-api

0x API 代币兑换指南（Skill），用于指导开发者通过 0x 的 Swap API v2 与 Gasless API v2 执行代币兑换。内容覆盖两类流程：标准兑换（用户自付 gas）与无 gas 兑换（由 0x 从卖出代币中扣除 gas），并给出 AllowanceHolder、Permit2、Gasless 三种兑换流的选择建议。指南强调分步操作：先收集 sellToken、buyToken、sellAmount 或 buyAmount、chainId、taker 等参数，再查询指示性价格，随后获取有效期约 30 秒的确定报价，最后按所选流程完成授权、签名与交易提交。它同时列明所需请求头（0x-api-key、0x-version: v2）、支持链与常见代币地址，并给出安全规则（不要授权 Settler 合约、不要硬编码 spender 地址、检查 liquidityAvailable 与 simulationIncomplete）以及常见错误处理建议。

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ai-rag-pipeline

ai-rag-pipeline 是一个用于构建 RAG（检索增强生成）流水线的技能，通过 inference.sh CLI（belt）把网络搜索工具与大型语言模型串联起来。其核心思路是：先检索外部信息，再把检索到的上下文注入提示词，最后由 LLM 生成更准确、更新且可核验的回答。可用的检索工具包括 Tavily Search、Exa Search、Exa Answer 以及 Tavily Extract、Exa Extract 内容提取工具；可调用的模型包括 Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 等（均通过 openrouter 提供）。资料给出的典型模式有：简单搜索加回答、多来源研究、提取与处理。使用前需安装 belt CLI 并登录，安装命令为 npx skills add belt-sh/cli。典型用法是以 bash 命令方式依次调用搜索与 LLM 应用，并可用 shell 变量在步骤间传递结果。

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llm-architect

LLM Architect 是一个面向大语言模型系统架构设计的技能，用于设计和部署可扩展的 LLM 应用。它专注于模型选型、RAG（检索增强生成）流水线、微调策略、服务基础设施、成本优化以及生产环境的安全护栏。该技能提供从需求收集到生产上线的端到端 LLM 系统设计流程，包含模型选择决策框架、RAG 与微调的选择决策树、多模型路由架构模式、成本优化策略表、安全检查清单以及性能目标参考。它适用于已存在架构决策需求的场景，例如为特定用例选择模型和服务基础设施、实现 RAG 流水线、在保持质量阈值的前提下降低 LLM 成本、构建安全护栏与合规机制、规划微调/RAG/提示工程策略，以及为高吞吐应用扩展 LLM 推理。当仅需简单 API 集成、仅需提示工程而无架构决策、从零训练基础模型，或与语言模型无关的通用机器学习任务时，不应调用此技能。

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