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更新于 10-24 00:15

智能体与模型

24,689 个结果

spawn

Spawn 是一个用于 Claude Code 的专家智能体提示词生成器,属于创作阶段工具而非运行时工具。它可以根据指定的技术平台或框架,生成达到博士级从业者水准的专家智能体提示词文件(.md),每个智能体目标为 500-1000 行,包含真实代码示例、完整配置和详细模式。它支持三种使用模式:单智能体生成、批量智能体生成,以及架构分析(解析技术栈并推荐相关智能体)。生成的智能体以带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件形式保存到项目级 .claude/agents/ 或全局级 ~/.claude/agents/ 目录,创建后数秒内即可通过 Agent 工具使用。

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gemini-3-multimodal

Gemini 3 Pro 多模态输入处理技能,用于分析图像、视频、音频与 PDF 等媒体内容。该技能聚焦输入侧处理,涵盖图像理解(物体检测、OCR、视觉问答、从截图生成代码)、视频分析(最长 1 小时,支持帧分析与 OCR)、音频处理(最长 9.5 小时,语音理解与转录)、PDF 文档抽取(原生支持、多页分析、文本提取),并提供媒体分辨率控制(低/中/高)以优化 token 消耗。文档给出 Python 与 Node.js 的快速上手与核心任务示例,以及分辨率与成本对照建议。适合构建多模态应用、处理媒体内容获取洞察并控制处理成本的开发者使用。图像生成属于另一技能 gemini-3-image-generation。

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melech-think-with-me

这是一个用于“出声思考”的对话式技能:用户把尚未成形的想法说出来,技能扮演一位见多识广的工程师同伴,为每个念头补充一个实质性的“砖块”——相关的既有方案、模式名称、行业先例或机制,从而扩展思路。它不做审问、不给结论、不做收敛、不产出方案或文档,只负责把半成型的想法向外生长到真实的技术图景中。技能强调克制:每次只加一块砖,然后让用户继续发挥;同时要求引用必须真实,记不清时明确说明,绝不编造听起来精确的事实。当想法逐渐清晰、用户准备真正构建或决策时,技能会引导其转向相应的收敛型技能。

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ag2-eval-comparison

ag2-eval-comparison 是 AG2 生态中的评估技能,用于比较多个 AG2 智能体、模型或提示词,判断哪个更好。它提供两种比较方式:一是 run_variants,将多个命名 Agent 放在同一测试套件上打分并生成排行榜;二是 run_pairwise,进行两两对比,可用 LLM 评判(pairwise_judge)或人工评判(human_pairwise)。该技能支持重复运行、Wilson 置信区间、位置偏差消除、盲测标签导出与导入等能力,适合模型选型、提示词调优和配置对比等场景。

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task-splitting

Task Splitting 是一个用于将需求、设计或头脑风暴文档拆解为可评审任务草稿的技能。它强调“先拆解、后创建”的分离原则:先按功能边界把源文档拆成一个个任务文件,每个任务只包含一个功能、一个主要职责,并对应一个文件,经用户明确确认后,再通过 agent-team CLI 创建任务包。该技能适用于需要把模糊或复杂文档转化为清晰任务边界的场景,帮助团队避免范围混杂、职责不清的问题。

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