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搜索 API ，共找到 271 条记录
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智能体支付执行

agent-payment-x402
affaan-m/ECC
314
为 AI 智能体增加 x402 支付执行能力，支持按任务预算、支出控制和非托管钱包，适用于 API 付费、服务购买及智能体间结算。
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成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
435
在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。
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模型网关：多模态大模型路由

routerbase-model-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。
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GPT图片生成与编辑工具

gpt-image-skill
feiskyer/claude-code-settings
287
该技能利用OpenAI GPT图像API，支持用户从文本描述生成全新图片，或对现有照片进行专业编辑。用户可以指定详细的提示词、宽高比（如横向、竖向）、背景类型和输出质量，适用于艺术创作、Logo设计、概念图生成和高级图片处理。
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Gemini图像生成与编辑工具

nanobanana-skill
feiskyer/claude-code-settings
172
利用Google Gemini API，该技能可根据文字描述生成高质量图像，或对现有图片进行专业编辑。该工具支持多种宽高比和高分辨率输出，适用于各种创意设计、概念图和视觉内容创作场景。
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AIHOT 资讯与热点

aihot
KKKKhazix/khazix-skills
216
通过 AIHOT 公开 API 查询中文 AI 资讯、热点话题及日报。将大模型、产品发布及论文动态总结为易读的简报，无需 API Key，提供实时行业动态与事件追踪。
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RuView模型高级训练流程

ruview-model-training
ruvnet/RuView
277
本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。
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大语言模型可复现性指南

colm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
240
本指南详细介绍了大语言模型（LLM）论文的科学可复现性标准。它提出了分层验证体系（精确、预算、漂移），指导作者如何处理开源模型、专有API模型，并规范了计算资源和实验失败模式的书面披露，确保研究结果的严谨性和可追溯性。
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基因组智能DNA模型

genomic-intelligence
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
107
利用托管式Transformer DNA语言模型，通过REST API或MCP服务器直接从DNA序列预测调控特征、基因结构和表达。包含六个任务：启动子、剪接位点、增强子、染色质状态、表达量、基因注释。无需本地GPU。
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NLP研究可复现性指南

naacl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
82
本指南详细阐述了自然语言处理（NLP）研究的严格可复现性要求。它指导研究人员必须将可复现性清单视为一项约束性合同，通过精确“锁定”所有关键变量（包括模型版本、API访问日期、提示词和随机种子），并创建完整的可复现性清单（reproducibility manifest），从而确保研究结果的科学严谨性和可验证性。
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OpenRouter视频资产生成器

openrouter-video-generator
opensquilla/opensquilla
218
这是一个用于生成短视频资产的适配器，通过OpenRouter的异步视频生成API工作。它专为元技能设计，用于将动态多媒体内容集成到网页中。该工具负责管理完整的任务生命周期，包括提交请求、轮询状态和下载最终的MP4文件，并严格遵循资产报告规范。
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零样本生物医学实体抽取

running-zeroshot-ner
maziyarpanahi/openmed
239
零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。
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