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文本情感分析
analyzing-text-sentiment
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
53
对文本进行情感倾向分析,判断正面、负面或中性,适用于评论、社媒、调查等场景,帮助理解反馈与舆情。
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NLP文本分析技能
analyzing-text-with-nlp
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
225
让 Claude 利用 nlp-text-analyzer 插件执行文本情感、关键词与主题分析,适用于需要 NLP 洞察的反馈、报道等场景。
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TRL RLHF 训练管线
fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程,对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整,使其符合偏好与人类反馈。
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Langfuse LLM评估与基准测试
langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供一套完整的LLM评估工作流,使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验(包括LLM-as-a-Judge)等多个环节,旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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配置Speak语言学习API
speak-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置,以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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苏格拉底AI导师伴侣
00-tutor-persona
24kchengYe/human-skill-tree
153
该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师,模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问,引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度,并提供情绪化的反馈,确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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使用Claude进行工具调用与功能实现
clade-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
本指南介绍了如何使用Anthropic的工具调用(Function Calling)功能构建高级AI智能体。它允许Claude根据用户的请求,自动判断是否需要执行外部操作,例如查询数据库、调用API或读取文件。核心流程是:发送用户请求 -> Claude返回工具调用指令 -> 用户代码执行工具 -> 将结果反馈给Claude,从而生成最终的综合回答。这对于构建具备外部交互能力的智能体工作流至关重要。
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Cohere工具调用与多步智能体构建
cohere-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南展示如何利用Cohere的聊天API构建复杂的、多步骤的AI智能体。它涵盖了定义外部工具(如天气查询、数据库搜索)的方法,并实现了完整的工具调用循环:模型决定调用 -> 执行工具 -> 将结果反馈给模型 -> 获得最终答案。适用于构建自主、可执行的业务流程。
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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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具界AI代理循环设计
loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环,还是需要从零开始设计全新自动化任务,本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤,确保自动化流程始终可控且目标明确。
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AI智能循环设计与审计
loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
308
该技能管理AI智能体(Agent)的可重复工作流程(Loop)的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会,进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程,确保流程符合有效的反馈系统。
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多智能体GAN风格应用构建器
gan-style-harness
affaan-m/ECC
382
这是一个受GAN启发的先进多智能体开发框架。它将产品规划、代码生成和严格评估分离为Planner、Generator和Evaluator三个角色。通过构建对抗性反馈循环,该工具能使项目在迭代过程中达到专业级的生产质量,远超单一AI工作流的能力。适用于复杂的全栈应用开发。
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