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Azure AI 异常检测 Java 编程
azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析,能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI 异常检测 Java 编程
azure-ai-anomalydetector-java
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本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析,能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Groq应用参考架构设计
groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道,并构建了多提供商故障转移机制(如Groq到OpenAI备份)。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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Langfuse LLM评估与基准测试
langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供一套完整的LLM评估工作流,使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验(包括LLM-as-a-Judge)等多个环节,旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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Clarvia工具就绪度评估
clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
该技能利用Clarvia AEO(智能体体验优化)评估任何工具(MCP服务器、API或CLI)的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分,确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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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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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化,以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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科学领域机器学习资源发现
hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
438
科学领域机器学习资源发现工具。它是一个精选的索引,汇集了生物学、化学、物理学、医学等多个科学领域的AI/ML数据集、模型和互动演示。帮助研究人员高效发现和使用高质量的科学资源,解决复杂的科学计算和研究问题。
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1
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简体中文
English