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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
273
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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Datadog 自动化工具
datadog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
通过 Rube MCP 的 Composio 套件自动化 Datadog 的指标查询、日志搜索、监控/看板管理以及事件与维护窗口创建,始终以当前工具 schema 为准。
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TypeSpec Copilot API 插件生成
typespec-create-api-plugin
github/awesome-copilot
439
为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件,包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片,确保 Copilot 能安全调用外部服务。
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博客个人细节搜索
blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时,应避免使用宽泛的主题词,而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词,构建更具指向性的精确搜索短语。
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犯罪案件类型识别与搜索
crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
221
该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型(如谋杀、盗窃、纵火、事故),并结合该领域特有的关键词和关键约束(如金额、时间、地点),从而构建出高精确度的搜索查询,极大提升信息检索效率。
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印度演员假设猜测法
actor-indian-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
213
该技能用于通过间接线索(如奖项、家庭关系、争议事件等)来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时,首先根据线索形成1-3个候选名字,然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索,从而高效确认最终答案。
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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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临床深度学习医疗数据管道
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
397
PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程(数据集→任务→模型→训练器→指标),用于处理复杂的、多模态的医疗数据,包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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患者友好出院总结生成
abridge-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
265
该工作流用于将复杂的临床就诊记录转化为患者易于理解的“出诊后总结”(AVS)。它能结构化地提取诊断、后续步骤和用药指南,支持多种语言翻译,并通过FHIR标准推送至患者门户,极大提升患者的健康教育和体验。
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临床AI系统集成参考架构
abridge-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本文档提供了完整的参考架构蓝图,用于指导将环境AI(Abridge)系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准,以及与Epic/Athena等主流电子病历系统(EHR)的合规集成流程。
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Abridge临床AI集成规范
abridge-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
232
本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装,实现了严格的HIPAA合规审计日志(确保不记录PHI),并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。
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智能体创建与合规验证
agent-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
61
本工具用于生成符合Anthropic 2026规范的生产级智能体配置文件(.md)。它支持创建新的自定义子智能体,并能对现有智能体进行合规性验证。适用于构建复杂的智能体架构,或需要确保智能体达到专业级标准时使用。
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