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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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Claude API 使用指南
claude-api
affaan-m/everything-claude-code
223
涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案,讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流,帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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使用YARA规则进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
280
本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件,识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标(IOC),是安全分析和事件响应的关键技术。
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未来预测激活指南
soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
55
Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎,只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用,强调必须执行九个步骤(验证、信号收集、评分、驱动因素提取等),并要求开启网络搜索以便提供依据。
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PyTorch深度学习模式指南
pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型,有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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MemOS 本地记忆指南
memos-memory-guide
MemTensor/MemOS
190
介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具,检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API,并在自动回忆不足时主动发起搜索。
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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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AI规范编写指南
create-specification
github/awesome-copilot
368
为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板,明确目标、需求、约束、接口与验证标准,便于自动化理解与执行。
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构建M365 Copilot声明式代理
mcp-create-declarative-agent
github/awesome-copilot
93
本指南为开发者提供了一个完整的框架,用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具,处理复杂的认证(OAuth 2.0/SSO),从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。
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凤凰AI追踪指南
phoenix-tracing
github/awesome-copilot
72
为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南,涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署,助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成
typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
165
本指南详细介绍了如何使用TypeScript和MCP v2 SDK生成一个完整的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了Node.js项目搭建、选择传输层(HTTP或stdio)、实现复杂、经过Schema验证的工具和资源,适用于构建类型安全、功能强大的AI后端服务。
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PufferLib强化学习环境框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib强化学习环境版本管理指南,支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置,支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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