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YOLO模型微调与部署
model-training
SharpAI/DeepCamera
347
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具,支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流,在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力,并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式,最后可一键部署为活动的检测技能。
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Nano Banana AI图像生成与编辑套件
nano-banana-one-shop
nexu-io/nexu
106
这是一个全能的命令行图像处理工具,可利用完整的Nano Banana模型家族进行图像生成和编辑。用户可以根据需求选择不同模型(如Gemini 3 Pro或Flash),实现从文本描述生成图片、精细化图像编辑到多张图片的拼贴合集制作,适用于各种创意和技术工作流。
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AI智能体工具与端点发现
not-human-search-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个远程MCP服务器,专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引,用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口,以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
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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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完整专利申请撰写流程
patent-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在指导用户完成从发明描述到最终提交的完整专利申请流程。它涵盖了专利撰写的所有关键步骤,包括现有技术检索、权利要求设计、说明书撰写和不同国家/地区(CN/US/EP)的格式化输出,支持发明专利和实用新型。
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专利申请审查报告
patent-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
447
该工具模拟专业的专利审查员流程,对专利申请的权利要求和说明书进行多轮次、深度的审查。它会全面评估新颖性、非显而易见性、权利要求清晰度和实施例支持等,模拟出专业的审查意见(Office Action),并提供具体的修改建议,帮助用户提升专利可专利性。
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法律文书平白语言翻译器
plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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提示词与技能优化器
prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估,提供详细的评分卡和可操作的重写建议,确保内容符合最佳实践,提升AI性能。
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AI提示词优化大师
prompt-master
nidhinjs/prompt-master
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本助手是一个专业的提示词工程师,负责将用户粗略的想法转化为针对特定AI平台的优化提示词。它能够深入分析任务、目标工具、输出格式等多个维度,并根据目标大模型(如GPT、Claude、Gemini等)的最佳实践,构建出结构化、可直接使用的完整指令。适用于任何需要提升AI输出质量和准确度的场景。
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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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Qdrant部署方案选择指南
qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
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本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud(零运维)和Qdrant EDGE四种部署模式,帮助用户根据项目需求(如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟)来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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Qdrant性能优化指南
qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度(包括延迟和吞吐量)、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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