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搜索 ORM ，共找到 428 条记录
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基于开发商的游戏检索

game-developer-hub
EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称，而是提供了开发商公司的间接线索时，使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商，再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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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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南亚电影：演员生平信息定位

movie-indian-actor-chain
EverMind-AI/EverOS
387
当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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AI智能体自进化引擎

capability-evolver
EvoMap/evolver
464
Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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开源研究笔记本平台

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
199
自托管开源的研究笔记平台，可替代 Google NotebookLM。支持导入 PDF、视频、音频、网页与 Office 文档，生成 AI 笔记与摘要、制作多说话人播客、与文档对话，并进行全文与向量检索，兼容 16 种以上 AI 提供商。
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PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
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Transformer 模型加载与微调

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
134
使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
375
本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。
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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
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这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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ElevenLabs TTS性能优化指南

elevenlabs-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
469
本指南提供了优化ElevenLabs TTS性能的完整技术方案。内容涵盖了如何通过模型选择（如Flash模型）、利用流媒体（Streaming）接口以及优化音频格式，来显著降低语音生成延迟和提高数据吞吐量。适用于实时对话、IVR系统和高并发的语音内容生成场景。
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Abridge医疗AI持续集成

abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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环境式临床文档自动化

abridge-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音，进行实时语音转录，利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录（如SOAP、病史记录）。此外，还能自动生成诊断和操作编码（ICD-10, CPT），并将结构化数据直接推送到电子病历系统，大幅减少人工录入时间。
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