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合同审查模型智能路由
route-contract-review
lawve-ai/awesome-legal-skills
432
这是一个为合同审查提供的专业模型路由顾问。它不会直接进行合同审查,而是分析合同的性质(如主导子任务、风险级别和文档长度),从而推荐最适合的AI模型组合。它提供全面的决策支持,帮助用户避免使用错误的模型,并指出必须由人工复核的关键风险点。
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法律信息提取模型路由
route-info-extraction
lawve-ai/awesome-legal-skills
217
这是一个法律信息提取模型顾问,用于从复杂的法律文档(如合同)中提取结构化数据。它根据业务风险、成本、所需速度和文档类型(如扫描件或纯数字文本)等关键参数,推荐最佳的LLM模型组合。该工具提供关键的决策支持,指导用户选择合适的AI模型进行数据抽取,但不执行实际的抽取操作。
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法律翻译模型路由建议
route-legal-translation
lawve-ai/awesome-legal-skills
463
这是一个针对法律翻译的专业模型路由顾问。它不负责执行翻译,而是根据语言对、隐私要求、成本和速度等因素,推荐最适合的初级和备用大型语言模型(LLM)。该指南强调:法律翻译的准确性极高,模型输出仅为初稿,必须由专业的法律语言学家进行人工审核。
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AI短剧自动生成与制作
script-txt
opensquilla/opensquilla
242
本元技能提供一套完整的短剧制作自动化流程。用户只需提供故事主题,系统便可推断渲染风格、角色身份和镜头数量,并生成详细的逐镜脚本供用户评审。在获得批准后,系统会自动生成通用角色参考图、每镜构图图和视频片段,并确保角色在所有镜头中的一致性。最后,它添加片头片尾、烧录字幕,将完整的MP4视频与脚本文件一同交付。
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欧盟 AI 法案严重事件报告
serious-incident-reporting
lawve-ai/awesome-legal-skills
309
本技能用于评估和管理欧盟人工智能法案第 73 条下高风险 AI 系统的严重事件。涵盖事件资格认定、报告时限、主管机构通知及与 GDPR 等法规的交叉映射。适用于法律合规团队,用于判断事件是否需报告、起草通知或构建应急响应流程。
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技能化架构重构
skill-based-architecture
WoJiSama/skill-based-architecture
465
将臃肿的单文件 SKILL.md 或分散的项目规则重构为结构清晰的技能目录:按需渐进分级、拆分规则与流程、生成路由与校验脚本,降低重复维护并提升触发命中率。
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AI技能创建与优化指南
skill-creator-openai
lawve-ai/awesome-legal-skills
316
本指南详细介绍了构建高效、模块化AI技能的完整流程和核心原则。它指导用户如何通过集成专业知识、多步骤工作流、工具和资源,将通用模型升级为具备特定领域专家能力的专业智能体。
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基于历史对话评估智能体配置
skill-doctor
alirezarezvani/claude-skills
107
该工具能够通过分析本地的实际对话历史记录(如Claude Code/Codex会话),对AI智能体的性能和配置进行评分。它根据效率和代码质量等标准进行评分,并基于实际证据草拟出改进建议,最后生成一份完整的本地报告。所有数据处理均在本地进行,确保用户隐私。
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法律AI技能供应链审计
skill-injection-defense
lawve-ai/awesome-legal-skills
302
本技能用于审计法律AI环境中的安全和完整性,涵盖技能、提示词、工作流和工具。它能主动检测提示注入、恶意代码、数据泄露和供应链风险,确保在部署或信任第三方AI组件时,法律合规性和数据机密性得到维护。
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基于反馈分析与优化技能
skill-optimizer-lawvable
lawve-ai/awesome-legal-skills
290
该工具用于分析工作会话,通过检测用户反馈(如纠正、成功经验、边缘案例),评估这些信号的质量(完整性、精确性、原子性、稳定性)。它能够提出结构化的技能改进建议,并自动更新技能文档和变更日志。
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基于证据的源文件验证
source-locked-verification
lawve-ai/awesome-legal-skills
435
该技能强制AI进入“源文件锁定”的模式,确保所有输出的结论(无论是事实、法律还是数字)都必须严格基于用户提供的原始材料或实际查阅的在线证据。它杜绝任何臆测、推断或背景知识的填充,特别适用于法律研究、证据核查、引用交叉验证和高风险的文档分析场景,确保信息的绝对可追溯性。
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深度强化学习进阶指南
spinning-up-deep-rl
alirezarezvani/claude-skills
414
本知识库深入涵盖了深度强化学习(Deep RL)的理论基础和先进算法。内容详细解释了贝尔曼方程、策略梯度和策略优化与Q学习之间的核心权衡。它分析了PPO、SAC、TRPO和DDPG等主流算法,并提供了运行科学、可靠的强化学习实验的严格最佳实践和调试指南。
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