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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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LangGraph人机循环审批流程

langchain-langgraph-human-in-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作（如发送邮件或调用工具）前暂停，等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制，确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。
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YOLO模型微调与部署

model-training
SharpAI/DeepCamera
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该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。
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AI/LLM安全红队测试指南

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SnailSploit/Claude-Red
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提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant部署方案选择指南

qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
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本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud（零运维）和Qdrant EDGE四种部署模式，帮助用户根据项目需求（如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟）来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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SAM2交互式目标分割

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SharpAI/DeepCamera
315
这是一个基于Meta Segment Anything 2 (SAM2)模型的先进AI工具，用于交互式、像素级的目标分割。用户只需点击图像或视频中的任意对象，即可自动生成精确的分割掩码。该功能支持点/框提示、跨帧视频跟踪，并与Annotation Studio深度集成，是进行大规模数据标注和视频分析的理想解决方案。
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智能家居视频异常检测基准

smarthome-video-anomaly-benchmark
SharpAI/DeepCamera
102
本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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大型语言模型微调与部署工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Coral TPU实时目标检测

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SharpAI/DeepCamera
240
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面，识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体（如人、车、狗等）。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化，实现极低的延迟（如320x320下约4ms），非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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通用研究知识结构化编译器

ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
340
这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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