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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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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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AgentCore运行时会话调查
agentcore-investigation
awslabs/mcp
81
本指南提供了一套完整的流程,用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术,深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建,并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。
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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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分析Copilot历史生成个性化指令
vardoger-analyze
github/awesome-copilot
63
该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格,从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件,使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整,提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成,保护数据隐私。
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