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AI 健康分析系统
ai-analyzer
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本系统整合多维度健康数据,识别异常模式并预测健康风险。提供基于循证医学的个性化建议,支持智能问答与交互式健康报告生成。所有分析均在本地进行,确保隐私安全。适用于需要数据驱动健康洞察的用户,但不替代专业医疗诊断。
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AI 编程代理安全护栏
ai-coding-agent-guardrails
sickn33/agentic-awesome-skills
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为团队环境中的 AI 编程代理提供安全护栏,包括权限边界、密钥保护、代码审查门控和安全沙箱配置。涵盖 CLAUDE.md 配置、命令白名单、文件系统访问控制和预提交钩子等安全实现。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析
ai-dev-jobs-mcp
sickn33/agentic-awesome-skills
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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位,获取完整的职位详情,分析薪资范围,了解招聘公司信息,并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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人工智能应用工程师
ai-engineer
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本技能专注于构建生产就绪的大语言模型应用、高级检索增强生成系统及智能体架构。涵盖向量搜索、多模态 AI、智能体编排及企业集成。学习设计架构、优化嵌入、确保安全合规及大规模模型部署,使用 LangChain 等框架。
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人工智能工程工具包
ai-engineering-toolkit
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本工具包提供六个生产就绪的 AI 工程工作流,包括提示词评估、上下文预算规划、RAG 管道设计、代理安全审计、评估框架构建及产品策略指导。它将 AI 编程助手转化为高级工程合作伙伴,通过结构化方法和量化评分,确保 LLM 系统优化与安全的一致性结果。
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AI 推理服务网格
ai-inference-service-mesh
sickn33/agentic-awesome-skills
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使用 Istio/Linkerd 服务网格管理 AI 推理流量:启用严格 mTLS、按服务账户授权、出站白名单、模型灰度与 A/B 路由、熔断限流及跨集群容灾,保障 GPU 推理服务的安全与稳定。
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AI驱动的开发规范循环
ai-loop
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流,确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景,并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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AI.MD 原生转换系统
ai-md
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将人类编写的 CLAUDE.md 转换为 AI 原生结构化标签格式。经过 4 个模型实测,在减少令牌消耗的同时提高规则遵循率。适合优化大语言模型系统提示词,以及在 Claude、Codex、Gemini、Grok 等工具间迁移规则。
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AI/ML全栈开发工作流
ai-ml
sickn33/agentic-awesome-skills
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本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南,用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发,到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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AI代理原生命令行规范
ai-native-cli
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这是一份全面的设计规范,旨在指导开发者为AI智能体构建安全、可靠且易于使用的命令行工具(CLI)。规范涵盖了结构化JSON输出、标准化的错误处理机制、输入合同、安全防护措施(如防止路径遍历)以及分层级(友好、就绪、原生)的合规标准,确保CLI能够无缝集成到AI自动化工作流中。
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AI原生界面设计指南
ai-native-ui
sickn33/agentic-awesome-skills
356
本指南详细介绍了AI原生界面的美学设计和技术实现,适用于Web和移动应用。核心在于强调对话式交互、自适应布局和生成式状态的视觉反馈,提供了CSS、SwiftUI和Flutter等多平台的代码示例。
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人工智能流程编排
ai-pipeline-orchestration
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使用 Prefect、Airflow 或 Dagster 等工具编排 AI/ML 工作流,涵盖数据摄入、模型训练、批量推理及 RAG 索引。适用于管理复杂 AI 系统、自动化机器学习流程及调度定期任务。
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