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旅行健康分析

travel-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
分析旅行目的地健康风险，提供疫苗与旅行药箱建议，并生成多语言紧急医疗卡片，适合出行前健康准备与旅行后监测。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AuraKit全栈开发引擎

aurakit
davepoon/buildwithclaude
332
AuraKit将一次/aura调用升级为具备34种模式、OWASP SEC-01~15安全规则、13个运行时钩子、模型分层、75%令牌节省与多语言审查能力的全栈开发引擎。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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JavaScript客户端机器学习

transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具允许开发者在JavaScript或TypeScript环境中直接运行先进的机器学习模型。它支持自然语言处理（文本生成、总结、翻译）、计算机视觉（图像识别、目标检测）和音频处理等多种任务。特别适用于构建无需后端支持、完全在浏览器端运行的多模态AI应用。
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Transformer 模型加载与微调

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。
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云端大模型回归测试

cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型（LLM）提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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敏感信息泄露检测

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Tencent/AI-Infra-Guard
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这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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患者友好出院总结生成

abridge-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流用于将复杂的临床就诊记录转化为患者易于理解的“出诊后总结”（AVS）。它能结构化地提取诊断、后续步骤和用药指南，支持多种语言翻译，并通过FHIR标准推送至患者门户，极大提升患者的健康教育和体验。
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Lambda智能体原生通讯语言

lambda-lang
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Lambda是一种专为智能体（Agent）设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言，而是使用由“原子”（atoms，2字符代码）构成的共享词汇表，实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信，不适用于人类交互界面。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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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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智能家居视频异常检测基准

smarthome-video-anomaly-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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