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搜索 AI 技能，共找到 186 条记录

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持续主动责任督促

这是一个以日本企业“詰め”文化为基础的技能，督促助手在失败后不断尝试不同思路、查阅原典、验证前提，主动扩展检查范围、拾遗补缺，确保交付的结果经过端到端的验证与反省。

结构化视频生成

video-generation

bytedance/deer-flow

该技能通过构造结构化 JSON 提示并可选引入参考图，再调用指定 Python 脚本生成符合场景、风格与技术要求的高质量视频。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

智能体评估与迭代优化模式

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

Arize AI模型提供商集成管理

arize-ai-provider-integration

github/awesome-copilot

该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型（LLM）提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息，是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

Arize LLM评估与监控

arize-evaluator

github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

LLM追踪导出与行为分析

github/awesome-copilot

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。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

多智能体协作与流程管理

multi-agent-collaboration

agentscope-ai/QwenPaw

该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务（如数据分析或报告生成），并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

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