AI模型部署包

为单体仓库中的每个子系统生成专业技能，创建共享语言技能和特定子系统的检查清单，以实现高质量的 AI 代码生成。

为 LlamaFarm Designer 提供 React 18 的设计模式，涵盖组件、hooks、TanStack Query 和测试等内容。

提供 PyTorch 推理、Transformers 模型和 FastAPI 服务的最佳实践，涵盖设备管理、模型加载、内存优化和性能调优。

提供针对LlamaIndex、ChromaDB和Celery工作者的RAG特定最佳实践，涵盖数据摄取、检索、嵌入和性能优化。

用于 LlamaFarm 的配置模块模式，涵盖 Pydantic v2 模型、JSONSchema 生成、YAML 处理和验证功能。

为LlamaFarm CLI提供共享的Go最佳实践，涵盖惯用模式、错误处理和测试方法。

该插件用于提交更改、推送到 GitHub 并打开拉取请求。包含质量检查（安全性、模式、简化），使用 --quick 可跳过检查。

共享 TypeScript 最佳实践，适用于设计师和 Electron 子系统，帮助提升代码质量和开发效率。

获取 GitHub CI 失败信息，分析根本原因，进行本地复现，并提出修复方案。使用 `/fix-ci` 针对当前分支，或使用 `/fix-ci <run-id>` 针对特定运行。

共享 LlamaFarm 的 Python 最佳实践，涵盖模式、异步编程、类型、测试、错误处理和安全性等内容。

全面的代码审查工具，分析代码变更中的安全漏洞、反模式和质量问题。自动识别文件路径中的领域（前端/后端）。

该插件提供 LlamaFarm 中通用工具包的最佳实践，涵盖 HuggingFace Hub 集成、GGUF 模型管理和共享工具的使用。

该插件提供LlamaFarm的CLI最佳实践，涵盖Go CLI开发中的Cobra、Bubbletea和Lipgloss模式。

针对 FastAPI、Celery 和 Pydantic 的最佳实践，扩展了 python-skills，提供框架特定的模式。

分析当前会话并提出技能改进建议。当用户在使用技能后进行更正，或在技能密集的会话结束时，主动调用此技能。也可在用户说“反思”、“提升技能”或“从中学习”时使用。

用于在系统临时目录中创建临时文件的指南。适用于需要生成报告、日志或进度文件的代理，以避免混乱的存储库。

管理 LlamaFarm 的工作树以实现隔离的并行开发。支持创建、启动、停止和清理工作树。

为 LlamaFarm Desktop 提供 Electron 模式，涵盖主进程/渲染进程、IPC、安全性和打包等内容。

为 LlamaFarm 提供设计子系统模式，涵盖 React 18、TanStack Query、TailwindCSS 和 Radix UI。