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搜索 Python ，共找到 112 条记录
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Azure AI项目Python SDK

azure-ai-projects-py
sickn33/agentic-awesome-skills
296
使用azure-ai-projects SDK在Microsoft Foundry上构建AI应用程序。涵盖安装、认证、客户端操作、带工具的代理创建、版本化代理、线程和消息流、连接、部署、数据集、索引、评估及异步用法。
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Azure AI 文本分析 SDK

azure-ai-textanalytics-py
sickn33/agentic-awesome-skills
142
Azure AI 语言服务的 Python 客户端库，支持情感分析、命名实体识别、关键短语提取、语言检测、PII 脱敏与医疗文本分析，提供 API 密钥或 Entra ID 认证及异步调用。
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Azure AI 转录 SDK

azure-ai-transcription-py
sickn33/agentic-awesome-skills
431
用于 Azure AI 转录（语音转文本）的 Python 客户端库，支持实时和批量转录，提供时间戳、说话人分离和语言指定功能。适用于会议转录、字幕生成和音频分析等场景。
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Azure AI 文档翻译

azure-ai-translation-document-py
sickn33/agentic-awesome-skills
298
Azure AI 文档翻译 Python SDK 支持批量翻译文档并保持格式，涵盖 Word、PDF、Excel、PowerPoint 等格式。适用于规模化文档翻译，支持多目标语言、术语表和状态跟踪。
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Azure视觉图像分析

azure-ai-vision-imageanalysis-py
sickn33/agentic-awesome-skills
65
Azure AI Vision 图像分析 Python SDK，提供图像描述、标签、对象检测、OCR、人物检测和智能裁剪，适用于计算机视觉与图像理解任务。
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Cherry Studio 工具指南

cherry-tool-guide
CherryHQ/cherry-studio
274
Cherry Studio 一方 MCP 工具与内置运行时的路由指南，涵盖网页搜索、知识库、持久记忆、Agent 会话、定时任务、消息通知及本地 JS/Python 执行等能力。
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关键词抽取与文本嵌入

extracting-keywords
xberg-io/xberg
107
使用 YAKE 或 RAKE 算法从文档中抽取关键词，支持检测文档语言，并通过本地 ONNX、LLM 或插件提供方生成向量嵌入，服务于 RAG 与检索场景。
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整合Google Gemini API进阶指南

gemini-api-integration
sickn33/agentic-awesome-skills
360
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程，涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用（工具使用）和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践，如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制，适用于构建复杂的AI应用。
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Hugging Face 云端任务运行

hugging-face-jobs
sickn33/agentic-awesome-skills
375
在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 工作负载，使用托管的 CPU、GPU 和 TPU。支持批量推理、数据处理和定时任务，无需本地设置。通过集成的密钥管理安全地将结果持久化到 Hugging Face Hub，并处理身份验证。
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机器学习实验追踪工具

hugging-face-trackio
sickn33/agentic-awesome-skills
454
Trackio 是一个用于记录和可视化机器学习训练指标的工具库。它支持 Python API 在训练期间记录指标和触发警报，以及通过 CLI 检索数据。指标可同步到 Hugging Face Spaces 生成实时仪表盘。适用于自主机器学习工作流和实验管理。
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图像生成与编辑

image-generator
sickn33/agentic-awesome-skills
129
使用Gemini的Nano Banana Pro模型（gemini-3-pro-image-preview）生成和编辑图像。支持文生图、图像编辑、多图合成以及Google搜索接地。提供Python、JavaScript和REST API示例。
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大模型应用安全

llm-app-security
sickn33/agentic-awesome-skills
247
通过输入验证、输出控制和租户隔离，保护大模型应用免受提示注入、数据泄露和滥用。实施 OWASP LLM Top 10 缓解措施，提供 Python 和 Node.js 代码示例。
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