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面向接入 Claude API、Anthropic SDK 或 Agent SDK 的开发场景，自动识别项目语言并给出对应示例与默认配置，快速搭建 LLM 应用。

✎ 想把Claude能力接进应用或智能体，用claude-api上手快、兼容Anthropic与Agent SDK，集成路径清晰又省心

聚焦生产级RAG系统设计与优化，覆盖文档切块、检索链路、索引构建、召回评估等关键环节，适合搭建可扩展、高准确率的知识库问答与检索增强应用。

✎ 面向RAG落地，把知识库、向量检索和生成链路系统串联起来，做架构设计时更清晰，也更少踩坑。

聚焦多智能体系统架构设计，梳理 Supervisor、Swarm、分层和 Pipeline 等模式，覆盖角色定义、通信协作与性能评估，适合规划稳健可扩展的 AI agent 编排方案。

✎ 帮你系统解决多智能体应用的架构设计与协同编排难题，适合构建复杂 AI 工作流，成熟度高、社区认可也很亮眼。

面向生产级多 Agent 编排，梳理顺序、并行、分层、事件驱动、共识五种工作流设计，覆盖 handoff、状态管理、容错重试、上下文预算与成本优化，适合搭建复杂 AI 协作系统。

✎ 帮你把多智能体流程设计、编排和自动化统一起来，复杂工作流也能更稳地落地，适合追求强控制力的团队。

覆盖Prompt优化、Few-shot设计、结构化输出、RAG评测与Agent工作流编排，适合分析token成本、评估LLM输出质量，并搭建可落地的AI智能体系统。

✎ 把提示优化、LLM评测到RAG与智能体设计串成一套方法，适合想系统提升AI开发效率的人。

覆盖模型部署、MLOps 流水线、特征库、漂移监控与 RAG/LLM 集成，适合把训练好的模型稳定上线，并持续优化性能、成本与迭代效率。

✎ 想把模型真正跑进生产环境，ML工程师把部署、MLOps、RAG到漂移监控串成完整闭环，连成本优化都替你想到。

聚焦目标检测、图像分割与视觉系统落地，覆盖 YOLO、DETR、Mask R-CNN、SAM 等方案，适合定制数据集训练、推理优化及 ONNX/TensorRT 部署。

✎ 把目标检测、图像分割到推理部署串成完整工程链路，主流框架与 YOLO、DETR、SAM 等方案都覆盖，落地视觉 AI 会省心很多。

专门整理臃肿的 CLAUDE.md，用渐进式披露把高频规则留在主文档、细节移到 references，建立多入口索引和校验流程，适合给 Claude Code 的项目记忆做降噪和长期维护。

✎ 把复杂提示词、文档和工作流按步骤渐进展开，能显著缓解上下文拥挤，让 AI 协作更稳，也更适合长期维护。

排查 Claude Code 插件和 Skill 安装后不显示、未激活、enabledPlugins 配置异常等问题，按步骤诊断 settings.json、缓存与 marketplace 状态，快速定位并修复。

✎ 专门排查 Claude Code 插件装了不显示、技能不触发等问题，连 enabledPlugins 配置异常也能快速定位，排障更省心

快速查找 Claude、GPT、Gemini 等 AI/LLM 模型、厂商和应用图标，直接返回 lobe-icons 的 SVG/PNG/WEBP 链接及明暗/彩色版本，适合下载 Logo 或嵌入页面。

✎ 为 AI/LLM 产品快速找到并获取官方风格图标，支持 SVG、PNG、WEBP 多格式下载，做界面、文档和品牌素材时特别省心

用Promptfoo搭建和执行LLM评测流程，覆盖promptfooconfig.yaml配置、Prompt测试、模型对比、Python自定义断言、llm-rubric评分与few-shot示例管理。

✎ 做提示词测试和模型对比时，提示词评测能把 Promptfoo 流程快速搭起来，YAML 配置、Python 断言和 LLM-as-judge 都很顺手。

聚合向量数据库、语义检索与提示注入的 RAG 实践范式，适合搭建文档问答、知识库助手和外部知识驱动的 AI 应用，提升回答准确性并减少幻觉。

在 Claude Code 里将任务非交互式委派给 GitHub Copilot CLI，灵活切换 Claude、GPT、Gemini 模型，细控工具权限，并支持结果分享、会话续跑和模型对比。

为 RAG、向量数据库和大文档处理挑选合适的 chunking 策略，按结构或语义切分内容，兼顾上下文保留、嵌入效果与检索质量。

在你明确要求使用 Gemini 时，把任务转成英文 Prompt 并以非交互方式调用 Gemini CLI，适合大规模代码库分析、长文档处理和跨模块审查，安全返回可执行结果。