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机器学习模型解释

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl

SharpAI/DeepCamera

本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。

多智能体自学习协作协议

sickn33/antigravity-awesome-skills

Polis协议提供了一个主动且自进化的框架，用于协调来自不同供应商的多个AI智能体。它不再是简单的任务分配板，而是通过学习机制，根据每个智能体在特定任务上的历史表现（履历）来智能路由任务。更重要的是，协议包含一个治理层，允许智能体对协议规则进行提案和投票，确保团队能持续进化和适应需求。它支持多种厂商的AI模型。

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