ai-ml
Desenvolva Aplicações de IA/ML com Claude
Este pacote de fluxos de trabalho fornece um guia abrangente para criar aplicações de IA em produção, desde integração com LLM até sistemas RAG e agentes de IA. Ele orquestra múltiplas habilidades especializadas em um processo de desenvolvimento coeso.
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رفع في Claude
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فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "ai-ml". Use @ai-product para projetar funcionalidades alimentadas por IA
النتيجة المتوقعة:
Isso aciona a habilidade ai-product para guiá-lo através do design de funcionalidades de IA com definição de caso de uso, seleção de modelo e planejamento de arquitetura.
استخدام "ai-ml". Use @rag-engineer para projetar pipeline RAG
النتيجة المتوقعة:
A habilidade rag-engineer fornece orientação sobre o design de pipelines de geração aumentada por recuperação, incluindo design de pipeline de dados, seleção de modelo de embedding e configuração de banco de dados vetorial.
استخدام "ai-ml". Use @langgraph para criar fluxos de trabalho de IA com estado
النتيجة المتوقعة:
A habilidade de integração LangGraph ajuda a criar fluxos de trabalho de IA complexos e com estado, com gerenciamento de estado adequado e orquestração de fluxo de trabalho.
التدقيق الأمني
آمنStatic analysis flagged 75 potential issues (external_commands, weak_crypto, system_reconnaissance) but all are false positives. The file is a markdown documentation bundle that orchestrates other skills via reference names in code blocks. No actual code execution, shell commands, or cryptographic operations exist. This is safe for publication.
مشكلات متوسطة المخاطر (3)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Desenvolvendo aplicações alimentadas por LLM
Siga o fluxo de trabalho em fases para projetar, integrar e implantar funcionalidades alimentadas por LLM com observabilidade adequada.
Implementando sistemas RAG
Use a fase de implementação RAG para configurar bancos de dados vetoriais, estratégias de embedding e pipelines de recuperação.
Criando sistemas de agentes de IA
Projete arquiteturas multi-agente usando padrões de agentes autônomos, integração com CrewAI e LangGraph.
جرّب هذه الموجهات
Use @ai-product para projetar funcionalidades alimentadas por IA para minha aplicação. Siga o fluxo de trabalho da Fase 1.
Use @rag-engineer para projetar o pipeline RAG, depois @vector-database-engineer para configurar busca vetorial e @embedding-strategies para selecionar embeddings ótimos.
Use @crewai para construir sistema multi-agente baseado em papéis, depois @langgraph para criar fluxos de trabalho de IA com estado.
Use @ml-engineer para construir pipeline de machine learning e @mlops-engineer para configurar infraestrutura de MLOps.
أفضل الممارسات
- Siga as fases do fluxo de trabalho em ordem para desenvolvimento abrangente de IA
- Use os itens da checklist para garantir que todos os componentes críticos sejam abordados
- Invoque habilidades especializadas para conhecimento profundo em cada área
- Aplique critérios de qualidade antes de implantar funcionalidades de IA em produção
تجنب
- Pular fases do fluxo de trabalho - cada fase constrói sobre o trabalho anterior
- Ignorar a fase de observabilidade - sistemas de IA precisam de monitoramento
- Não seguir práticas de segurança - funcionalidades de IA requerem validação de entrada e rate limiting
- Pular critérios de qualidade - funcionalidades de IA precisam de testes completos antes da implantação