这个仓库是一个完整的类 ChatGPT 大语言模型（LLM）的全栈实现，采用单一、简洁、最小化、可定制、依赖轻量的代码库。nanochat 设计为通过像speedrun.sh这样的脚本在单个 8XH100 节点上运行，从开始到结束运行整个流程。这包括分词、预训练、微调、评估、推理以及通过简单 UI 提供 Web 服务，让你可以像使用 ChatGPT 一样与你自己的 LLM 对话。nanochat 将成为 Eureka Labs 正在开发的 LLM101n 课程的顶点项目。
Andrej Karpathy (AK) 发布的 microgpt.py。它的伟大之处在于，除了 Python 内置的数学库，它不依赖于任何深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），却完整实现了 GPT 的核心组件：自动求导、Transformer 架构、Adam 优化器以及推理逻辑。
在人工智能技术飞速发展的今天，Agent（智能代理）和Skill（技能模块）已成为构建下一代AI应用的核心架构。不同于传统的单一大模型调用，Agent架构通过将复杂的任务分解为多个可组合的技能模块，实现了更灵活、更可控、更专业的智能系统。
本文深入探讨Agent Skill技术架构，通过千问和DeepSeek大模型的实际案例，提供完整的技能实现方案，包含Python和Golang双版本代码，助你打造专业级AI智能体。
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