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搜索 AI ，共找到 1079 条记录
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AI多媒体内容生成与管理

libtv-video
nexu-io/nexu
374
这是一个全面的AI多媒体内容生成工具，支持使用Seedance 2.0、Kling 3.0等主流模型，实现文本到图像、图像到视频、视频延续等多种高级工作流。它具备异步生成和多渠道交付能力，非常适用于自动化内容创作、素材生成和流程化的媒体工作流。
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MiniMax AI命令行内容生成工具

mmx-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
465
这是一个用于通过命令行界面（CLI）访问MiniMax AI平台的工具。它支持用户生成和管理多媒体内容，包括文本聊天、图像、视频、语音和音乐的创建，并能执行网络搜索和图像分析。非常适用于需要高度自动化的工作流、Agent流程或集成到CI/CD管道中的场景。
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YOLO模型微调与部署

model-training
SharpAI/DeepCamera
465
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。
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Nano Banana AI图像生成与编辑套件

nano-banana-one-shop
nexu-io/nexu
115
这是一个全能的命令行图像处理工具，可利用完整的Nano Banana模型家族进行图像生成和编辑。用户可以根据需求选择不同模型（如Gemini 3 Pro或Flash），实现从文本描述生成图片、精细化图像编辑到多张图片的拼贴合集制作，适用于各种创意和技术工作流。
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AI智能体工具与端点发现

not-human-search-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
84
这是一个远程MCP服务器，专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引，用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口，以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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专利审查意见模拟

patent-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
373
该技能模拟外部专利审查员对专利申请进行深度审查。分析权利要求和说明书的清晰度、新颖性及非显而易见性。流程包括生成审查意见通知书、建议具体修改，并通过多轮迭代提高专利性评分。利用高级推理模型提供严格的审查反馈。
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法律文书平白语言翻译器

plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本工具可以将复杂的法律合同和协议中的专业术语（法律腔）转化为普通人能理解的平白语言，目标阅读水平为八年级。它不仅逐条翻译，还会标记出那些故意模糊、隐藏义务或超出常理范围的高风险条款，帮助非法律专业人士清晰了解合同的真实含义和潜在风险。
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提示词与技能优化器

prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估，提供详细的评分卡和可操作的重写建议，确保内容符合最佳实践，提升AI性能。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
139
本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant部署方案选择指南

qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
278
本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud（零运维）和Qdrant EDGE四种部署模式，帮助用户根据项目需求（如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟）来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
236
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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