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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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智能体技能构建模板
make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体(Agent)专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据(包括名称和描述的最佳实践),并规范技能主体的内容编写,确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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NotebookLM 研究助手
notebooklm
sickn33/antigravity-awesome-skills
139
通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM,使用 Gemini 依据文档来源回答问题,涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。
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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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凤凰评估工具包
phoenix-evals
github/awesome-copilot
165
Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器,先用确定性代码,再参考 LLM,支持 Python 与 TypeScript 工作流,通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。
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凤凰AI追踪指南
phoenix-tracing
github/awesome-copilot
116
为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南,涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署,助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。
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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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代码会话使用分析报告
session-report
anthropics/claude-plugins-official
267
该工具生成一份可交互的HTML报告,用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗(输入/输出)、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗,识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点,实现更经济高效的AI开发。
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TypeSpec Copilot API 插件生成
typespec-create-api-plugin
github/awesome-copilot
439
为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件,包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片,确保 Copilot 能安全调用外部服务。
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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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AI与机器学习知识体系教练
02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养,提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法,涵盖提示工程(Prompt Engineering)和机器学习(ML)底层原理,帮助用户理解AI模型的运作机制,而非仅仅停留在使用表面工具。
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ESM蛋白质语言模型与设计
esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
342
该技能基于ESM(进化尺度模型)系列,为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括:利用ESM3进行蛋白质序列生成(从头设计)、结构预测(序列到3D结构)和逆向折叠(结构到序列设计)。同时,可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入,支持功能注释和高级生物信息学研究。
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