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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。

Azure AI项目管理SDK for Java

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。

Azure .NET 搜索应用开发

azure-search-documents-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于.NET平台的Azure AI Search官方客户端库。它允许开发者构建功能强大的搜索应用，支持全文检索、向量相似度搜索、语义搜索及混合查询。开发者可以使用它来管理索引、执行文档增删改查，并实现高级搜索模式，如分面筛选和自动补全。

代码库索引与语义搜索

cursor-codebase-indexing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

专业的代码库索引工具，将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索（@Codebase），能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点，极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。

FAISS：高效向量相似性搜索库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。

混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。

LlamaIndex 数据框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。

程序化搜索引擎优化策略

programmatic-seo

alirezarezvani/claude-skills

指导如何通过模板和结构化数据大规模构建 SEO 页面，涵盖业务洞察、关键词模式、数据来源、模板设计及内链策略，确保每页具备独特价值、匹配搜索意图并规避低质惩罚。

持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video

sickn33/antigravity-awesome-skills

基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。

Exa神经搜索引擎

affaan-m/everything-claude-code

通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。

Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization

github/awesome-copilot

本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。

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