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智能笔记本自动化套件
notebooklm
teng-lin/notebooklm-py
459
通过 CLI/SDK 完整调用 Google NotebookLM:创建笔记、添加多种来源、与内容对话、生成稿件并下载成果,适合自动化流程与多账号并行场景。
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AI图像生成与编辑工具
nano-banana-pro-openrouter
github/awesome-copilot
435
该工具利用OpenRouter和Gemini 3 Pro Image模型,提供强大的图像创作能力。支持纯文本提示生成、对现有图像进行精细编辑,以及多图元素合成。用户可自定义分辨率(最高4K),适用于专业设计和创意工作流,实现从概念到高质量图像的完整流程。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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Arize AI模型提供商集成管理
arize-ai-provider-integration
github/awesome-copilot
377
该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型(LLM)提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息,是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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AI输出核查助手
doublecheck
github/awesome-copilot
186
为 AI 输出提供三层验证流程,抽取可核查陈述、检索支持或反驳来源、识别幻觉模式,并生成带来源链接的结构化审查报告,供人工复核。
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智能体技能构建模板
make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体(Agent)专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据(包括名称和描述的最佳实践),并规范技能主体的内容编写,确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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NotebookLM 研究助手
notebooklm
sickn33/antigravity-awesome-skills
139
通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM,使用 Gemini 依据文档来源回答问题,涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。
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LLM轨迹与故障调试命令行工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
271
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具,用于调试复杂的LLM和智能体(Agent)工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹(traces)、跨度(spans)和会话(sessions),并通过开放式和轴心编码等方法,帮助用户系统地分析错误,构建失败分类体系,从而指导应用评估。
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凤凰评估工具包
phoenix-evals
github/awesome-copilot
165
Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器,先用确定性代码,再参考 LLM,支持 Python 与 TypeScript 工作流,通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。
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