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Azure AI 文档智能 SDK

azure-ai-document-intelligence-dotnet
sickn33/agentic-awesome-skills
307
使用 Azure AI 文档智能 .NET SDK 从文档中提取文本、表格和结构化数据，支持预置模型和自定义模型。
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Azure文档智能SDK

azure-ai-document-intelligence-ts
sickn33/agentic-awesome-skills
239
使用Azure AI文档智能REST SDK（TypeScript）从文档中提取文本、表格和结构化数据。支持发票、收据、身份证件等预建模型，以及自定义模型训练。
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Azure机器学习SDK v2

azure-ai-ml-py
sickn33/agentic-awesome-skills
214
使用Azure机器学习SDK v2管理Azure ML资源，包括工作区、数据资产、模型、计算集群、作业、管道和环境。适用于端到端的机器学习工作流自动化。
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大模型文本分块与数据准备

chunking
xberg-io/xberg
401
本技能涵盖将提取的文本分块，适用于大模型上下文窗口或 RAG 数据摄入。包括配置分块大小、重叠度，以及选择 Markdown、YAML 或语义分块器。支持通过命令行、配置文件或 Python API 进行设置，并提供基于 Token 的 sizing 以适应特定模型。
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熵盒具身智能知识编译器

entropy-box
sickn33/agentic-awesome-skills
286
面向具身智能开发的智能体知识编译器，通过咨询、检索与证据核验，将论文、ROS 包、模型、数据集与基准编译为结构化知识图谱，帮助把有界技术需求组装成有来源支撑的实现路径与开发工作流。
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Hugging Face Hub MCP 集成

hf-mcp
sickn33/agentic-awesome-skills
156
该技能允许 AI 助手通过 MCP 服务器工具连接 Hugging Face Hub。用户可搜索模型、数据集和论文，获取仓库详情，运行计算任务，并将 Gradio Spaces 作为 AI 工具使用。适用于需要直接访问 HF 生态系统进行模型发现、训练和部署的工作流。
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Hugging Face 命令行工具

hugging-face-cli
sickn33/agentic-awesome-skills
126
Hugging Face Hub 命令行工具（hf），用于下载、上传和管理模型、数据集、空间、存储桶、仓库、论文、任务等。支持身份验证、缓存管理和存储桶操作。
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Hugging Face 模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
90
此技能用于在 Hugging Face 模型卡片中添加和管理结构化评估结果。支持从 README 内容中提取评估表格，通过 Artificial Analysis API 导入基准分数，并使用 vLLM 或 lighteval 后端运行自定义模型评估。确保与 model-index 元数据格式兼容，适用于模型发布准备。
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Hugging Face 论文发布器

hugging-face-paper-publisher
sickn33/agentic-awesome-skills
171
在 Hugging Face Hub 上发布和管理研究论文。支持创建论文页面、将论文链接到模型/数据集、声明作者身份，并生成专业的基于 Markdown 的研究文章。适合 AI 工程师和研究人员使用。
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Hugging Face 论文检索

hugging-face-papers
sickn33/agentic-awesome-skills
489
以 Markdown 形式读取 Hugging Face 论文页面，并通过论文 API 获取结构化元数据，包括作者、关联的模型、数据集、Spaces、GitHub 仓库和项目主页。适用于根据 hf.co 或 arXiv 链接与 ID 总结、解读和分析 AI 研究论文。
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Hugging Face 视觉模型训练

hugging-face-vision-trainer
sickn33/agentic-awesome-skills
360
在本地或 Hugging Face Jobs 上训练目标检测、图像分类以及 SAM/SAM2 分割模型，支持数据集校验并将结果自动保存到 Hub。
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LLM 安全漏洞狩猎

hunt-llm-ai
sickn33/agentic-awesome-skills
429
本技能专注于识别大型语言模型（LLM）和人工智能功能中的安全漏洞。涵盖提示注入、系统提示泄露、跨租户访问及数据窃取技术。用户需通过可重复性检查和带外回调验证发现，排除误报后再报告。
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