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AI图像生成与编辑工具

nano-banana-pro-openrouter

github/awesome-copilot

该工具利用OpenRouter和Gemini 3 Pro Image模型，提供强大的图像创作能力。支持纯文本提示生成、对现有图像进行精细编辑，以及多图元素合成。用户可自定义分辨率（最高4K），适用于专业设计和创意工作流，实现从概念到高质量图像的完整流程。

基于文件的持久化规划

planning-with-files-es

OthmanAdi/planning-with-files

该技能使 AI 代理能够通过本地文件维护持久化任务计划，如 task_plan.md 和 progress.md。它支持多步骤工作流，通过生命周期钩子注入上下文，并允许可选的会话恢复。适用于需要多次工具交互的复杂研究或任务，无需网络依赖。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

github/awesome-copilot

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。

凤凰评估工具包

github/awesome-copilot

Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

基于文件的AI代理规划

planning-with-files-ar

OthmanAdi/planning-with-files

为多步骤AI代理设计的持续文件化规划系统。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md文件以保持跨会话的规划上下文。包含会话恢复和重放功能，适用于项目规划工作流。不执行声明的Markdown命令。用于需要5次以上工具调用的研究或工作。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

ESM 蛋白质语言模型

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 esm Python SDK 和 ESM3/ESMC 模型进行蛋白质序列生成、嵌入提取、功能注释、结构预测与逆折叠，并支持 Forge/Biohub 云端推理工作流。

PyTDC 治疗机器学习工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。

PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。

Scikit-learn 机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

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