「llm」の検索結果

A Vedic astrology (Jyotish) analyzer based on the Indian Jyotish tradition, using the Sidereal zodiac to read birth charts. Covers 27 Nakshatras (Lunar Mansions), the Vimshottari Dasha (Major Period) system, and the Navagraha (Nine Planets). Triggered when users mention "Vedic astrology," "Jyotish," "Vedic," "Nakshatra," "Dasha," or "Indian astrology." Pure LLM reasoning for interpretation (precise charts require an astronomical engine). No external API required. Not applicable for: Western astrology horoscopes, BaZi, tarot, Zi Wei Dou Shu, or other domains → use the fortune-hub router instead.

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六爻易经占卜器，基于京房纳甲体系，模拟铜钱起卦，完成纳甲装卦（天干地支、世应、六亲、六神）， 通过用神旺衰和生克制化断卦。当用户提及「六爻」「易经占卜」「铜钱起卦」「纳甲」「帮我起一卦」 「六爻预测」时触发。装卦为确定性计算 + LLM 综合断卦，无外部 API 依赖。 不适用于：梅花易数、奇门遁甲、星座运势、塔罗占卜、八字命理等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

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梅花易数占卜工具，属于 fortune-telling-skills 运势测算套件。基于邵雍《梅花易数》体系， 支持时间起卦、数字起卦、文字起卦等多种起卦方式，通过体用五行生克关系判断吉凶。 起卦为确定性计算 + LLM 断卦解读，无外部 API 依赖。 触发词：梅花易数、起卦、占卜、卦象、体用、八卦占卜、帮我起一卦、算一卦。 不适用于：星座运势、塔罗占卜、八字命理 → 建议使用 fortune-hub。

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奇门遁甲排盘分析器，基于洛书九宫四层盘面体系（天盘九星、地盘三奇六仪、人盘八门、神盘八神）， 支持时家奇门排盘，用于择时决策和事项预测。当用户提及「奇门遁甲」「奇门」「遁甲」「择时」 「奇门排盘」「奇门预测」时触发。排盘为确定性计算 + LLM 综合解读，无外部 API 依赖。 不适用于：梅花易数、六爻易经、风水分析、八字命理、塔罗占卜等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

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风水分析顾问，融合八宅风水和玄空飞星两大理气派体系，通过出生年份计算本命卦， 结合房屋坐向排布飞星盘，给出吉凶方位和空间布局建议。当用户提及「风水」「八宅」 「飞星」「本命卦」「方位布局」「家居风水」「办公室风水」时触发。 计算为确定性公式 + LLM 综合解读，无外部 API 依赖。 不适用于：八字命理、紫微斗数、塔罗占卜、奇门遁甲等其他领域 → 建议使用 fortune-hub 路由。

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Optimize content for AI citations in ChatGPT, Perplexity, AI Overviews, Gemini, Claude. AI引用优化/GEO优化/AI搜索

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八字四柱命理分析工具，属于 fortune-telling-skills 运势测算套件。基于子平真诠体系， 通过出生年月日时推算四柱八字、十神关系、五行旺衰、大运流年，揭示命局格局和人生走向。 排盘为确定性计算 + LLM 综合解读，无外部 API 依赖。 触发词：八字、四柱、命理、生辰八字、bazi、八字排盘、五行、命局分析。 不适用于：星座运势、塔罗占卜、紫微斗数 → 建议使用 fortune-hub。

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Security review and threat work — threat modeling, vulnerability assessment, penetration test, incident response, OWASP Top 10, LLM Top 10, API Top 10, CVE triage, STRIDE, NIST CSF, SBOM. Auto-loops on any task touching PII, auth, payments or regulated data.

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Build and run evaluators for AI/LLM applications using Phoenix.

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OpenInference semantic conventions and instrumentation for Phoenix AI observability. Use when implementing LLM tracing, creating custom spans, or deploying to production.

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INVOKE THIS SKILL when downloading or exporting Arize traces and spans. Covers exporting traces by ID, sessions by ID, and debugging LLM application issues using the ax CLI.

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INVOKE THIS SKILL when adding Arize AX tracing to an application. Follow the Agent-Assisted Tracing two-phase flow: analyze the codebase (read-only), then implement instrumentation after user confirmation. When the app uses LLM tool/function calling, add manual CHAIN + TOOL spans so traces show each tool's input and output. Leverages https://arize.com/docs/ax/alyx/tracing-assistant and https://arize.com/docs/PROMPT.md.

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INVOKE THIS SKILL when optimizing, improving, or debugging LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Covers extracting prompts from spans, gathering performance signal, and running a data-driven optimization loop using the ax CLI.

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INVOKE THIS SKILL when creating, reading, updating, or deleting Arize AI integrations. Covers listing integrations, creating integrations for any supported LLM provider (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM, custom), updating credentials or metadata, and deleting integrations using the ax CLI.

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Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

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Provides guidance for LLM post-training with RL using slime, a Megatron+SGLang framework. Use when training GLM models, implementing custom data generation workflows, or needing tight Megatron-LM integration for RL scaling.

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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library

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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

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Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.

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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework

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Delegate coding tasks to Blackbox AI CLI agent. Multi-model agent with built-in judge that runs tasks through multiple LLMs and picks the best result. Requires the blackbox CLI and a Blackbox AI API key.

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Jailbreak LLMs: Parseltongue, GODMODE, ULTRAPLINIAN.

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Expert prompt engineer specializing in advanced prompting techniques, LLM optimization, and AI system design. Masters chain-of-thought, constitutional AI, and production prompt strategies. Use when building AI features, improving agent performance, or crafting system prompts.

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Integrates AI/LLM via Semantic Kernel. Plugins, prompt templates, memory stores, agents.

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