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LLM轨迹与故障调试命令行工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
271
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具,用于调试复杂的LLM和智能体(Agent)工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹(traces)、跨度(spans)和会话(sessions),并通过开放式和轴心编码等方法,帮助用户系统地分析错误,构建失败分类体系,从而指导应用评估。
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多智能体协作与流程管理
multi-agent-collaboration
agentscope-ai/QwenPaw
166
该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务(如数据分析或报告生成),并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。
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生成TypeSpec Copilot智能体定义
typespec-create-agent
github/awesome-copilot
287
本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表(如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器)等关键组件,确保智能体具备完整的可用性和部署性。
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犯罪事件角色链追踪
crime-role-chain
EverMind-AI/EverOS
76
当案件查询的答案不是直接给出的,而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时,使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系,例如从受害者到被告人、律师再到证人,从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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学术论文结构信息识别
thesis-document-structure
EverMind-AI/EverOS
57
本技能旨在指导用户优化关于学术论文(学位论文)的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时,必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要,从而精确地找到论文内部特定的关键信息,显著提高检索的准确性和相关性。
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Acontext:AI智能体技能记忆层
acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计,充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储,并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口(CLI)和API,用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传,极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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与智能体进行沟通协作
chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交,是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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深度伪造检测与媒体溯源
resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
235
该技能提供全面的媒体情报分析能力,用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印,并验证说话人身份,确保媒体的真实性和可信度。
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犯罪案件类型识别与搜索
crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
221
该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型(如谋杀、盗窃、纵火、事故),并结合该领域特有的关键词和关键约束(如金额、时间、地点),从而构建出高精确度的搜索查询,极大提升信息检索效率。
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苏格拉底AI导师伴侣
00-tutor-persona
24kchengYe/human-skill-tree
152
该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师,模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问,引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度,并提供情绪化的反馈,确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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多步实体链追踪与关联分析
blog-entity-chain
EverMind-AI/EverOS
312
该技巧用于解决需要追踪多个关联实体(如作者到文章,文章到人物)的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式,将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点,逐步推进后续的知识链条构建。
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