ai-ml

仓库创建 2026年6月30日最近提交 21 天前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

覆盖从集成到评估的完整 AI 功能栈，适合构建智能产品的工程师。

▸ 风险提示

可能涉及外部模型与数据，注意隐私与费用。

这个 Skill 做什么

用于设计与集成 LLM/RAG、向量数据库、微调与模型评估等 AI 功能。

帮你把大模型和相关能力接到产品里：像接入 LLM 聊天/补全、做 RAG（检索增强生成）、管理向量数据库和 embeddings、做微调与评估、加安全 guardrails 并上线模型服务。用在要把 AI 功能落地、搭检索流水线、优化 prompt 或做模型评估和部署时。特别之处是覆盖从数据到评估到生产化的一整套环节，能把碎片的 AI 工程工作串起来。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Use for AI/ML features — LLM integration, RAG, embeddings, fine-tuning, agents, evals, guardrails, model serving. Triggers — LLM, RAG, vector store, prompt, LangChain, LlamaIndex, MLflow.

研究检索LLMRAG向量检索通用

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安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/ai-ml/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/muxammadmamajonov/dot-claude/main/.claude/skills/ai-ml/SKILL.md"

SKILL.MD 节选查看完整文件 ↗

# AI/ML Feature & Product Development

## When to use
- Integrating an LLM (chat, completion, structured output, tool calling) into any application
- Building a RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline
- Designing or running evals for an AI feature
- Adding guardrails, moderation, or safety filters
- Fine-tuning or instruction-tuning a model
- Serving a model in production (batch inference or real-time)
- Building an AI agent with tool use / function calling
- Classical ML: training, feature engineering, experiment tracking, deployment

## Workflow

1. **Choose the right AI approach before writing code**:
   | Need | Recommended approach |
   |------|---------------------|
   | General

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