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MemOS 本地记忆指南
memos-memory-guide
MemTensor/MemOS
190
介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具,检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API,并在自动回忆不足时主动发起搜索。
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OpenViking长期记忆上下文增强
openviking-memory
volcengine/OpenViking
277
这是一份关于OpenViking长期记忆插件的指南。该插件通过自动提取和存储对话中的关键信息和偏好,显著增强了AI的对话连贯性和记忆能力。它能在回复前自动召回相关上下文,使用户体验更自然、更具个性化。提供了记忆召回、手动存储和删除等核心功能。
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AI幻灯片生成器
ppt-generation
bytedance/deer-flow
435
通过规划幻灯片结构、为每页生成 AI 图像,并将它们组合成风格统一的 PPTX 演示文稿,快速产出高质量的演示材料。
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结构化视频内容生成器
video-generation
bytedance/deer-flow
277
该技能用于通过高度结构化的提示词(JSON格式)生成高质量的视频内容。用户可以精确定义视频的场景、角色、运镜、对话和音效等细节,并支持上传参考图像进行视觉指导,从而自动化完成复杂的AI视频生成工作流。
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记忆内容精简压缩器
compress
JuliusBrussee/caveman
462
该工具能够将自然语言格式的记忆文件(如笔记、偏好设置)精简为高度浓缩的“史前语”格式。其核心目的是在大幅减少输入Token的同时,严格保留代码块、URL、文件路径等所有技术细节和原始结构,确保信息准确性。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
494
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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Arize AI模型提供商集成管理
arize-ai-provider-integration
github/awesome-copilot
377
该技能用于在Arize平台上管理和配置各类大型语言模型(LLM)提供商的集成凭证。用户可以创建、列表、获取和更新OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等主流模型的凭证信息,是实现Arize高级模型评估和监控功能的核心步骤。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
397
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Arize LLM评估与监控
arize-evaluator
github/awesome-copilot
271
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器(包括提示词模板、分类选项和模型),并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分,并实现持续监控,确保LLM性能的完整追溯。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
274
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环,确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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