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AI代理评估套件
agent-evals
sickn33/agentic-awesome-skills
180
为 AI 代理构建自动化评估套件,涵盖黄金数据集、评分标准与回归门禁;包含提示级单元测试、工具调用决策校验、端到端任务测试、安全对抗测试以及 LLM 裁判打分,让代理能力在持续迭代中安全提升。
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Azure AI 异常检测 Java SDK
azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/agentic-awesome-skills
148
使用 Azure AI Anomaly Detector Java SDK 构建异常检测应用,支持单变量/多变量时间序列检测、流式检测、变化点检测、模型训练与批处理推理。
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深度多源研究综合报告
go-in-depth
sickn33/agentic-awesome-skills
426
这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度,并行搜索信息,并通过对抗性验证机制(3票制)对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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自动视觉调优
lookdev-auto
sickn33/agentic-awesome-skills
262
自动化视觉调优:通过视觉或视频模型循环评估渲染变体。将标注的变体渲染为一个工件,让模型评分并提出更好参数,再渲染建议,选出最佳,重复直至满意。适用于动画缓动、镜头感、色彩、布局等无法量化但依赖视觉判断的参数。
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动态多智能体工作流
odw
sickn33/agentic-awesome-skills
146
先制定计划,再通过本地 odw 守护进程或原生回退方案编排并行智能体并执行对抗式验证,支持 16–100 个并发智能体、沙箱脚本、SQLite 检查点与崩溃恢复,适用于跨多个文件或条目的大型任务。
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动态多智能体工作流引擎
open-dynamic-workflows
sickn33/agentic-awesome-skills
318
Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎,用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段:首先规划任务,将其分解为可并行执行的子任务;其次,调度多个AI编码智能体并行工作;最后,通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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