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多智能体系统设计器

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
308
设计多智能体系统架构，包括监督者、蜂群和流水线模式。生成 Anthropic 和 OpenAI 提供商就绪的工具模式。评估执行日志以识别瓶颈、延迟和成本。适用于需要结构化设计和优化的复杂智能体工作流。
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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java

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sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI语音转录服务SDK

azure-ai-transcription-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
480
这是一个基于Python的Azure AI语音转写SDK。它支持实时流式和批处理两种模式的语音转文本功能。该工具可以实现带时间戳和说话人区分（Diarization）的转录，适用于自动化会议记录、播客内容处理、视频字幕生成等专业场景。
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Azure AI语音转录服务SDK

azure-ai-transcription-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
479
这是一个基于Python的Azure AI语音转写SDK。它支持实时流式和批处理两种模式的语音转文本功能。该工具可以实现带时间戳和说话人区分（Diarization）的转录，适用于自动化会议记录、播客内容处理、视频字幕生成等专业场景。
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Azure Arize AI 可观测性与评估管理

azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个用于.NET的Azure SDK，专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除，是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。
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会话学习模式提取

continuous-learning
affaan-m/everything-claude-code
128
在 Stop 钩子结束会话时自动分析 Claude Code 日志，抽取可复用模式并保存为学习技能，持续捕捉错误解决、调试技巧以及项目约定，免去人工整理。
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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
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Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
291
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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LLM 评估框架

evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。
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智能体系统评估框架

evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。
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