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智能体工具构建指南

agent-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
364
涵盖从 JSON Schema 设计到验证与错误处理的智能体工具构建，强调高质量描述和 MCP 标准以保障 LLM 准确率。
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Azure内容安全Java SDK

azure-ai-contentsafety-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。
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Azure内容安全Java SDK

azure-ai-contentsafety-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。
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Azure文档智能 .NET 开发工具包

azure-ai-document-intelligence-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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Azure文档智能 .NET 开发工具包

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sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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Azure 文档智能识别Java SDK

azure-ai-formrecognizer-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
129
该SDK基于Azure AI Document Intelligence，使用Java语言开发。它能够帮助开发者构建文档分析应用，从各种非结构化文档（如发票、收据、证件等）中准确提取关键信息、表格数据和键值对，实现文档数据的自动化结构化处理。
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Azure 文档智能识别Java SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills
129
该SDK基于Azure AI Document Intelligence，使用Java语言开发。它能够帮助开发者构建文档分析应用，从各种非结构化文档（如发票、收据、证件等）中准确提取关键信息、表格数据和键值对，实现文档数据的自动化结构化处理。
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Castingwords Rube 自动化

castingwords-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
185
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Castingwords 操作：先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具和 schema，确保 Castingwords 连接激活，再按照 schema 调用工具、批量作业，并正确处理分页和会话重用。
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Claude代码开发最佳实践指南

claude-code-guide
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
这份指南旨在提供一个全面参考，帮助用户最大化利用Claude Code（一个智能体编程工具）的潜力。内容涵盖了最佳实践、项目配置模板（CLAUDE.md）、高级提示工程技巧和调试策略，指导用户实现高效、可靠的自主软件开发流程。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
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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Langfuse 观测平台

langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力，涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控，适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。
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Langfuse LLM可观测性与监控

langfuse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标，可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。
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