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.NET版Azure OpenAI SDK
azure-ai-openai-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
这是一个用于.NET环境的Azure OpenAI客户端库。它提供了访问包括GPT-4o、嵌入、DALL-E和Whisper等多种OpenAI模型的接口。开发者可以使用它来构建复杂的聊天机器人、实现结构化JSON输出,或进行RAG(检索增强生成)等高级应用。
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Azure AI实时语音对话SDK
azure-ai-voicelive-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
63
这是一个用于Java开发的SDK,用于实现与Azure AI助手的实时、双向语音对话。它通过WebSocket技术支持低延迟流媒体通信,并集成了高级功能,如语音活动检测、降噪处理和多种AI音色选择。非常适用于构建专业的语音机器人和交互式语音应用。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
282
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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LLaVA 视觉语言助手
llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
101
LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合,提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力,适用于图像理解和视觉语言机器人。
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AI助手开发专家
llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境,开发出具备实际商业价值的AI应用。
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推测式解码加速
speculative-decoding
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
314
通过推测式解码、Medusa 多头和前瞻解码等技术,在有限算力上加速聊天机器人、代码助手等实时任务,达到 1.5-3.6 倍速度提升并保持目标模型质量。
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OpenClaw 语音呼叫助手
clawring
davepoon/buildwithclaude
375
让 OpenClaw 机器人通过托管语音服务主动拨打电话,用于提醒、汇报、报警等场景,无需 Twilio 或 Webhook,通话中实时转写语音并通过 TTS 回复,操作体验与聊天一致。
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机器人选题发现流程
idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
481
整合机器人文献综述、新颖想法生成、新颖性验证与批判性评审,形成端到端的机器人选题流水线。适用于机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人和具身智能领域,从宽泛方向收敛到可基准测试、可证伪、以仿真优先的研究想法。
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OpenVLA-OFT机器人调优
fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
197
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程,涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件,连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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LLM护栏:输入输出安全防护
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
用于为大型语言模型(LLM)应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入(如提示注入、敏感信息)和模型输出(如幻觉、有害内容),确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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Claude应用构建架构模式
clade-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能详细介绍了五种基于Claude的应用程序架构模式,包括聊天机器人、RAG检索增强、智能体(Agent)、内容管道和评估机制。它提供了完整的代码示例和决策矩阵,帮助开发者根据项目的需求、成本和复杂度选择最合适的实现方案,实现复杂AI应用构建。
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