用途
该技能面向需要在应用中集成大语言模型（LLM）的开发者，提供跨 Claude、GPT、Gemini 与 Ollama 的集成模式与代码示例，并覆盖提示词工程、扩展思考与 Token 预算管理等主题。资料将其定位为 Golden Armada AI Agent Fleet Platform 的 LLM 集成能力。
主要能力
多模型 API 集成
资料给出四类提供方的 Python 调用示例：
- Anthropic Claude：基础补全、系统提示、流式输出、工具调用（tools 与 input_schema）。
- OpenAI GPT：基础补全、流式输出、函数调用（functions 与 function_call）。
- Google Gemini：基础生成、聊天（start_chat）、流式生成。
- Ollama 本地模型：chat 补全、流式输出、pull 拉取模型、list 列出模型。
多模型抽象层
资料提供 LLMProvider 抽象基类（generate、stream 抽象方法）、ClaudeProvider 实现以及 LLMFactory 工厂，用于按 provider 名称创建对应实例，统一多模型调用接口。
提示词工程最佳实践
资料列出结构化提示、少样本示例（few-shot）、思维链（chain of thought）等模式，并给出 Claude 提示词工程要点：清晰直接的指令、使用 XML 标签组织复杂输入、提供示例、分配角色（如 code_reviewer、architect、security_expert 系统提示）、思维链提示、结构化输出（json_schema）、长上下文处理（将关键文件放在消息末尾）。
扩展思考（Extended Thinking）
资料说明扩展思考让 Claude 在回答前先“思考”，用于复杂多步推理、代码架构与系统设计、数学问题、科学分析与战略规划。示例使用 thinking={"type": "adaptive"} 与 output_config={"effort": "high"} 控制深度，并展示如何从响应中分离 thinking 与 text 块，以及流式输出思考过程。资料注明：在 Opus 4.7+/Sonnet 5/Fable 5 上 budget_tokens 已移除（会返回 400），改用 output_config 的 effort 等级控制深度。同时提供跨提供方的 ExtendedThinkingProvider 抽象，对 GPT 使用思维链提示模拟思考。
Token 预算管理
资料给出 Anthropic Token 计数示例（client.messages.count_tokens），以及包含系统提示与消息的计数方式，并展示 TokenBudgetManager 类的设计思路（含模型特定上限）。
使用方式
资料以 Python 代码示例为主，需配置对应环境变量（如 ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY、GOOGLE_API_KEY），安装对应 SDK（anthropic、openai、google.generativeai、ollama），然后按示例调用。多模型场景可通过 LLMFactory 按 provider 创建实例。
适用场景
- 在应用中接入多家 LLM 提供方并统一调用。
- 需要流式输出、工具/函数调用、结构化输出的场景。
- 需要提升复杂推理质量（扩展思考、思维链）。
- 需要控制上下文长度与 Token 成本。
限制
资料未提供该技能的安装命令、版本要求、收费或价格信息、平台支持范围与效果保证，这些事实暂未提供。示例中的模型名称与参数（如 claude-sonnet-5、gpt-4、gemini-pro、llama2）以资料原文为准，实际可用性需以各提供方官方文档为准。