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多智能体系统优化工具
agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架,用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排,覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈,提高吞吐量,增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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Azure AI图像分析Java开发工具包
azure-ai-vision-imageanalysis-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本SDK为Java开发者提供了访问Azure AI Vision高级图像分析功能的能力。它允许应用程序执行多种视觉任务,包括OCR文本提取、生成图像描述、检测带边界框的物体、识别内容标签以及智能裁剪。适用于需要对图像内容进行深度理解和结构化数据提取的场景。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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极简GPT模型训练与学习系统
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现,专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构,使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流,包括数据准备、模型训练和文本生成,非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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通用物体分割模型
segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
提供 Meta AI 的 Segment Anything Model,用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割,便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。
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SLIME 强化训练框架
slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
225
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导,包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程,适用于研究及产研部署。
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实时多模态AI智能体构建
daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程,无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务(如LLM、语音识别、TTS),管理对话上下文,并支持函数调用,适用于构建高级交互式AI应用。
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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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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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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
273
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环,确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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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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PyTorch Lightning 深度学习框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架,旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule,自动化训练循环,并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录(如W&B, MLflow)和自定义回调,极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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