登录
软件下载 帮助文档 新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 16594+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 分类 ，共找到 35 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
查看详情

Arize LLM评估与监控

arize-evaluator
github/awesome-copilot
93
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
查看详情

LLM轨迹与故障调试命令行工具

phoenix-cli
github/awesome-copilot
105
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。
查看详情

神经电极数据全分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。
查看详情

Scikit-learn 机器学习

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
485
提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。
查看详情

PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
查看详情

Anthropic消息批次与异步批量处理

clade-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本指南介绍了Anthropic Message Batches API，用于处理高并发、大规模的AI任务批处理。它允许用户一次性提交高达10,000个请求进行异步处理，非常适合需要对大量文档进行摘要、分类或结构化提取等资源密集型任务。使用流程包括创建批次、轮询状态直至完成（有24小时SLA），最后检索每个请求的详细结果。
查看详情

ElevenLabs SDK最佳实践模式

elevenlabs-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
本指南提供了用于ElevenLabs TTS服务的生产级设计模式，涵盖了从单例客户端管理、类型安全的语音服务封装、到复杂的错误分类和并发请求队列处理等最佳实践。适用于构建稳定、可靠、可扩展的语音AI应用。
查看详情

用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
查看详情

GAIA基准失败调试工具

gaia-debugging
ruvnet/ruflo
94
本技能提供了一个系统化的工作流，用于诊断GAIA基准运行中的模型失败。用户可以分析任务运行痕迹，分类失败模式（如工具缺失、推理错误），找出根本原因，并应用针对性修复，从而系统性地提升AI智能体的性能和测试模型的可靠性。
查看详情

GEPA基因组审计与分析

harness-gepa
ruvnet/ruflo
246
本工具用于深入检查、验证和分析GEPA（基因进化提示词适应）基因组。它支持审计已发布的策略、验证基因组结构，渲染基因组实际编译成的系统提示词，并能从运行记录中对失败模式进行分类。是AI驱动策略进化审计和调试的关键工具。
查看详情

Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
查看详情
上一页123下一页
语言
简体中文
English