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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

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。

神经电极数据全分析

neuropixels-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。

大模型链评估与回归测试

langchain-eval-harness

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

科学机器学习资源目录

hugging-science

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hugging Science 科学资源目录，汇集生物学、化学、物理、气候等 17 个领域的科学数据集、模型与交互式 Space。帮助研究者按领域发现和筛选高质量资源，并通过 datasets、transformers 和 gradio_client 加载使用。

检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。

数据监控与AI智能体顾问

monte-carlo-monitoring-advisor

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。

AI学术论文补充材料撰写指南

ijcai-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了顶级AI学术会议的论文补充材料撰写规范。它指导用户如何区分主文、技术附录、代码数据和重新提交材料，强调文件分离、匿名化处理，确保核心论文的自洽性、可复现性和高质量提交。

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