llm-application-dev-ai-assistant
使用 Claude 建構 AI 助理
開發者在建立具有適當對話流程和 NLP 整合的量產級 AI 助理時面臨困難。此技能提供全面的模式、程式碼範例和最佳實踐，用於使用 Claude、Codex 和 Claude Code 建構智慧對話介面。
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فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "llm-application-dev-ai-assistant". 為餐廳預約助理設計對話流程
النتيجة المتوقعة:
- 問候：「歡迎！今天我能為您做什麼？」
- 意圖檢測：reservation_request
- 所需欄位：date、time、party_size、restaurant_name
- 確認：「預訂 3 月 15 日晚上 7 點，Italian Palace 餐廳 4 人桌。確認？」
- 確認後：執行預約函式，提供確認編號
استخدام "llm-application-dev-ai-assistant". 為電子商務助理建立意圖分類器
النتيجة المتوقعة:
- 意圖類別：product_search、price_inquiry、order_status、return_request、complaint
- 信心閾值：0.75
- Fallback：「我沒有理解。您能換個說法嗎？」
- 上下文保留：最後 5 個對話輪次
التدقيق الأمني
آمنThis skill provides documentation and code examples for building AI assistants. All 59 static analyzer findings are false positives: (1) Backtick patterns are markdown code fences, not shell execution; (2) Method names like _design_dialog_manager incorrectly flagged as weak crypto; (3) 0.0.0.0:8080 is standard Docker bind address, not a vulnerability. No actual security risks detected.
مشكلات منخفضة المخاطر (1)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
建構客戶支援聊天機器人
建立智慧客戶支援助理，能夠理解使用者意圖、維持對話上下文，並將查詢路由至適當的處理程式。
開發內部生產力助理
建構 AI 助理，協助員工完成排程、文件檢索和組織內的流程自動化等任務。
建立教育輔導系統
開發自適應學習助理，能夠理解學生查詢、追蹤進度並提供個人化解釋。
جرّب هذه الموجهات
為客戶支援聊天機器人設計基本 AI 助理架構。包含意圖識別、對話管理和回應產生的元件。
建立用於處理訂單狀態查詢的多輪對話流程。包含問候、驗證、狀態查詢和解決的狀態。
實作 NLP 管線，透過分詞、意圖分類、實體抽取和情感分析處理使用者訊息。
設計函式呼叫介面，允許 LLM 呼叫外部工具，如資料庫查詢、API 呼叫和日曆操作。
أفضل الممارسات
- 當 AI 服務無法使用時，務必實作適當的錯誤處理和優雅降級
- 透過摘要較舊的對話歷史來有效使用上下文視窗
- 使用多樣化的使用者輸入測試對話流程，包括邊界案例和意外查詢
تجنب
- 不要假設使用者總是在單則訊息中提供完整資訊
- 避免阻塞等待外部 API 回應 - 使用非同步模式
- 切勿在助理設定中硬編碼敏感憑證