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AI 工具
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CLIP 视觉语言工具
clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
142
CLIP 借助预训练对比模型,在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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Convolo AI 自动化流程
convolo-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
197
指导通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Convolo AI 操作,覆盖工具发现、连接验证、按 schema 执行多工具、会话复用与分页处理,确保运行可靠。
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CrewAI多智能体协作编排
crewai-multi-agent
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
361
CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排,结合记忆与内置工具,适用于生产级自动化任务,不依赖 LangChain。
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代码库索引与语义搜索
cursor-codebase-indexing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
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。
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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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Gemini 深度研究工具
deep-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读,并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告,支持进度流、持续跟踪、状态查询等,可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。
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Deepgram 自动化流程
deepgram-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
107
介绍如何通过 Rube MCP 联动 Composio Deepgram 工具包实现操作自动化,包括前置条件、工具发现、连接校验、执行流程以及 schema、分页等注意事项。
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Docsbot AI 自动化
docsbot-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
466
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Docsbot AI 工具包联动,先通过 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取工具和 schema、确保 docsbot_ai 连接,再按返回结构调用,支撑自动化工作流。
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多智能体代码审查编排工具
error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统,能够协调多个专业智能体(如安全审计、性能分析、架构专家)对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合,为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型(LLM)的编码能力,通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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