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ADK智能体构建器
adk-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
通过 Google ADK 与 Claude 组合,快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。
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Langfuse CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线(例如GitHub Actions)中,用于自动化大型语言模型(LLM)的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁,确保AI应用的稳定性和性能。
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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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LLM模型评估与性能测试
llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
提供了一套全面的大型语言模型(LLM)评估框架。内容涵盖自动化指标(如BLEU、ROUGE、BERTScore)、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型,确保AI应用的可靠性和可部署性。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试
mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算,确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性,是构建高质量AI应用的必备环节。
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Retell AI语音代理与通话测试
retellai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
435
本教程使用Retell AI SDK(TypeScript)展示了如何创建和测试语音代理。流程包括:配置底层的LLM(设定代理人设),创建语音代理实例,并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。
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自动化智能体合规性测量
skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
107
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景,执行智能体,并通过LLM分析,生成一份详细报告,精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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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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云端大模型回归测试
cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
337
本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型(LLM)提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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Abridge医疗AI持续集成
abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行,重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描(确保HIPAA合规性)以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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Abridge环境AI临床文档生成
abridge-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
本示例提供了一个最小化的工作模型,展示了Abridge环境下的AI临床文档自动化流程。用户可以通过模拟一次完整的诊疗会话,提交对话记录,系统将自动生成高度结构化的临床病历(包括主诉、病史、评估等),并提取相关的ICD/CPT编码,适用于测试医疗信息系统集成和AI数据结构化能力。
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持续目标循环代理编排
goal-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
492
该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制(计划→行动→测试→回顾→迭代)。它专为自动化长周期、复杂的工程任务(如代码迁移、提升测试覆盖率)而设计,确保每次迭代都遵循严格的流程,并直到达到可验证的停止条件。
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