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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
105
构建自主编码智能体的设计模式,涵盖工具调用API、权限系统、浏览器自动化和人机协同工作流。受Cline和OpenAI Codex启发,本技能提供创建高效、安全AI智能体的指导。
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Azure OpenAI .NET SDK
azure-ai-openai-dotnet
sickn33/agentic-awesome-skills
317
Azure OpenAI 与 OpenAI 服务的 .NET 客户端库,支持聊天补全、向量嵌入、图像生成、语音转写与助手等功能,可通过 API Key 或 Entra ID 认证接入 GPT-4o、DALL-E、Whisper 等模型。
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Azure AI 文本分析 SDK
azure-ai-textanalytics-py
sickn33/agentic-awesome-skills
142
Azure AI 语言服务的 Python 客户端库,支持情感分析、命名实体识别、关键短语提取、语言检测、PII 脱敏与医疗文本分析,提供 API 密钥或 Entra ID 认证及异步调用。
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AI模型行为透视检测
bdistill-behavioral-xray
sickn33/agentic-awesome-skills
95
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式,包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告,帮助用户了解模型的真实行为,用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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大模型文本分块与数据准备
chunking
xberg-io/xberg
401
本技能涵盖将提取的文本分块,适用于大模型上下文窗口或 RAG 数据摄入。包括配置分块大小、重叠度,以及选择 Markdown、YAML 或语义分块器。支持通过命令行、配置文件或 Python API 进行设置,并提供基于 Token 的 sizing 以适应特定模型。
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Clarvia工具就绪度评估
clarvia-aeo-check
sickn33/agentic-awesome-skills
76
该技能利用Clarvia AEO(智能体体验优化)评估任何工具(MCP服务器、API或CLI)的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分,确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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提取结构化文档数据
extract-document-data
sickn33/agentic-awesome-skills
443
从发票、工资单和合同等文档中提取结构化字段,并附带页面引用。每个值标注来源页码和置信度,缺失值报告为未找到而非幻觉。支持 PDF、PNG 和 DOCX 文件。适用于会计、合规和数据解析任务,确保准确性。使用 Stipple API 处理。
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Fal 平台模型管理
fal-platform
sickn33/agentic-awesome-skills
480
提供用于管理 AI 模型、定价和用量追踪的平台 API,适合自动化模型操作、监控成本与统计平台消耗。
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整合Google Gemini API进阶指南
gemini-api-integration
sickn33/agentic-awesome-skills
360
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程,涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用(工具使用)和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践,如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制,适用于构建复杂的AI应用。
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Gemini 交互 API
gemini-interactions-api
sickn33/agentic-awesome-skills
449
使用 Gemini 交互 API 进行文本、聊天、多模态生成、流式输出、托管或后台代理、函数调用、结构化输出以及从 generateContent 迁移。包含当前模型、代理、SDK 和关键使用规则。
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Gemini Omni Flash 视频生成
gemini-omni-flash-api
sickn33/agentic-awesome-skills
348
使用官方 google-genai SDK 进行生成式视频编辑、文生视频、图像参考视频生成和首帧到视频过渡动画。支持视频编辑、风格迁移、修复/扩边和插值。
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Hugging Face 模型评估管理
hugging-face-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
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此技能用于在 Hugging Face 模型卡片中添加和管理结构化评估结果。支持从 README 内容中提取评估表格,通过 Artificial Analysis API 导入基准分数,并使用 vLLM 或 lighteval 后端运行自定义模型评估。确保与 model-index 元数据格式兼容,适用于模型发布准备。
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