登录
下载

Skill UI

浏览并发现 6152+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 AI工具 ，共找到 83 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

Mistral 嵌入与函数调用

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
102
介绍 Mistral AI 的嵌入与函数调用次级工作流，涵盖语义搜索、RAG 管道以及工具辅助对话模式。
查看详情

模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
查看详情

NeMo LLM 企业级评测

nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
317
NeMo Evaluator SDK 提供企业级 LLM 评测，基于容器化、多后端（Docker、本地 Slurm、云端）执行，覆盖 100+ 基准和 18+ 工具链，便于复现、对比和监控模型表现。
查看详情

OpenAI 自动化工具

openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
查看详情

PerplexityAI 自动化工具

perplexityai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
498
介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai，从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema，到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作，并强调连接检查与会话复用。
查看详情

提示工程模式汇总

prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示，帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
查看详情

LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
333
将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。
查看详情

Retellai 自动化流程

retellai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
442
通过Composio Rube MCP套件让Retellai工具调用流水线自动化，涵盖先行搜索、连接检测、架构一致的执行及内存/会话管理。
查看详情

Rev AI 工作流自动化

rev-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
393
通过 Composio 提供的 Rube MCP 工具链自动化 Rev AI 任务，包含连接配置、工具发现、执行和模式校验等关键步骤，确保调用符合最新 schema。
查看详情

Scrapegraph AI 自动化操作指南

scrapegraph-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Scrapegraph AI 操作，指导先发现工具、再检查连接、按当前 schema 执行任务，并合理复用会话、处理分页。
查看详情

零样本图像分割模型

segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
352
Meta AI 的 Segment Anything Model 提供零样本图像分割，支持点、框或掩码提示与自动多目标掩码生成，便于构建标注工具、产出训练数据并在不同领域（比如医疗和卫星影像）部署，兼容多种 ViT 尺寸和 ONNX。
查看详情

SAELens稀疏自编码器工具

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
52
通过 SAELens 训练与分析稀疏自编码器，分解神经网络激活为可解释语义特征，研究 superposition、单义性表示并用于特征级调控与安全审计。
查看详情
上一页1234567下一页
语言
简体中文
English