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大型语言模型安全防护层
anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性,覆盖输入数据(如PII检测、长度)校验、系统提示词(Scope)限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理,确保AI应用的可靠性和合规性。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署
coreweave-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型(LLMs)或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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家庭安防AI基准测试套件
home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
399
本套件是一个全面的评估工具,用于基准测试大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试,覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域,旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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家庭助手AI集成桥接
homeassistant-bridge
SharpAI/DeepCamera
398
该桥接实现了家庭助手(HA)与先进AI系统之间的双向集成。它将HA摄像头实时视频流送入AI进行深度分析(包括目标检测、视觉语言模型和人脸识别)。反之,AI分析得到的物体、描述和人物身份等结果,将回传为HA的实体,从而驱动复杂的自动化场景和智能警报。
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室内安全隐患检测基准
homesafe-bench
SharpAI/DeepCamera
67
本基准测试用于评估视觉语言模型(VLM)从静态图像中识别室内环境潜在安全隐患的能力。测试覆盖了火灾、电路、跌倒、儿童安全和坠物等五大类别的40个场景,旨在模拟真实世界的固定安防监控,提供VLM实用安全检测能力的严格衡量标准。
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Lambda智能体原生通讯语言
lambda-lang
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
Lambda是一种专为智能体(Agent)设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言,而是使用由“原子”(atoms,2字符代码)构成的共享词汇表,实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信,不适用于人类交互界面。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论,用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量,适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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法律文书平白语言翻译器
plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本工具可以将复杂的法律合同和协议中的专业术语(法律腔)转化为普通人能理解的平白语言,目标阅读水平为八年级。它不仅逐条翻译,还会标记出那些故意模糊、隐藏义务或超出常理范围的高风险条款,帮助非法律专业人士清晰了解合同的真实含义和潜在风险。
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Qdrant客户端SDK:向量检索服务
qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
139
本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言(如Python, Java, Go等)的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎,还是任何需要基于相似性检索的AI应用,本工具都能提供完整的解决方案。
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智能家居视频异常检测基准
smarthome-video-anomaly-benchmark
SharpAI/DeepCamera
418
本基准测试套件专用于评估视觉语言模型(VLM)在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集,覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解,是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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使用Together AI进行模型推理
together-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型(如Llama、Mixtral)性能,或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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