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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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Azure文档智能 .NET 开发工具包

azure-ai-document-intelligence-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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Azure文档智能 .NET 开发工具包

azure-ai-document-intelligence-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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Azure 文档智能 TypeScript开发库

azure-ai-document-intelligence-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
这是一个基于TypeScript的Azure文档智能REST SDK。它允许开发者通过调用API，从PDF、图片等各类文档中提取结构化数据、表格和文本信息。用户可以利用预构建模型（如发票、收据、身份证）或训练自定义模型，实现复杂的文档解析和数据抽取任务。
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Azure 文档智能 TypeScript开发库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
70
这是一个基于TypeScript的Azure文档智能REST SDK。它允许开发者通过调用API，从PDF、图片等各类文档中提取结构化数据、表格和文本信息。用户可以利用预构建模型（如发票、收据、身份证）或训练自定义模型，实现复杂的文档解析和数据抽取任务。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java

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sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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自主多模型AI代理

blockrun
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
BlockRun是一个智能代理网关，通过钱包系统连接多种外部AI服务。它可以根据用户需求，自动路由请求至最合适的模型（如DALL-E生成图像、Grok进行实时X数据搜索、GPT-5.2进行复杂推理）。用户只需支付相应的微额费用，即可无缝使用所有AI的能力，实现了能力的扩展和成本控制。
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自动化模型部署

deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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