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搜索 GO ，共找到 109 条记录
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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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智能体技能全周期创建与优化

skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
288
本技能提供了一个完整的、结构化的流程，指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段，确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。
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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
179
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面，识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体（如人、车、狗等）。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化，实现极低的延迟（如320x320下约4ms），非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
395
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。
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LLM提示词注入攻击手册

llm-prompt-injection
yaklang/hack-skills
407
本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本，涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染（如RAG），以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。
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AI协议别名加载工具

pua-mama
tanweai/pua
283
这是一个用于代码模型的CLI别名工具，用于实现特定的“mama协议”。它负责加载并遵循一套结构化的协议，在保持严格的验证要求的同时，将可见的叙事风格切换为“中国妈妈唠叨模式”。该工具还会管理配置文件，确保在修改`~/.pua/config.json`时保留原有设置。
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学术论文同行评审模拟器

academic-paper-reviewer
Imbad0202/academic-research-skills
390
该工具模拟国际期刊的严格同行评审流程，由包括主编和魔鬼代言人在内的五位专家组成。它从方法论、学科专业、跨学科视角和核心论点挑战等多个维度评估论文，最终提供结构化的编辑决策和修改路线图。适用于初次投稿、修改验证和方法论重点分析等多种场景。
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日语NLP挑战与局限性报告

research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
231
该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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深度学习面试知识速查手册

interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
263
该技能可根据指定的机器学习或大型语言模型（LLM）主题，生成一份长篇、结构极其严谨的中文教程速查手册。教程不仅包含核心公式推导和从零开始的PyTorch代码实现，还设有详细的对比表格和25个分级（L1-L3）高频面试题，是进行深度学术学习和技术面试准备的理想工具。
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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能指导用户通过AI的评分记忆循环（scored-memory loop）来解决复杂目标。它提供了一个结构化的工作流，用于处理中间的“大脑框架”（brain_frame）结果，进行系统性的推理和持续的提案提交。适用于需要高度结构化、可追溯、多步骤决策的复杂问题解决场景。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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