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Arize 判定评估流程
arize-evaluator
github/awesome-copilot
292
通过 ax 命令在 Arize 上设计、运行和监控 LLM 判断评估器,支持创建/更新评估器、任务触发、列映射、连续监控、跨度与实验评估,以及查询过滤等操作。
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Arize 追踪导出工具
arize-trace
github/awesome-copilot
159
通过 ax CLI 从 Arize 下载 span、trace 和 session,辅助调试 LLM 应用,支持 ID/过滤/探索采样规则以及全量导出,统一写入 .arize-tmp-traces 目录。
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凤凰CLI调试工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
340
Phoenix CLI 是针对 Phoenix 可观测平台的命令行调试工具,可抓取 trace、span、session、数据集、实验和 GraphQL 信息,并配合 jq 等工具处理 JSON,方便快速查错、分析性能和验证 LLM 应用状态。
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凤凰AI追踪指南
phoenix-tracing
github/awesome-copilot
72
为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南,涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署,助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。
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Acontext:AI智能体技能记忆层
acontext-installer
memodb-io/Acontext
396
Acontext专为生产级AI智能体设计,充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储,并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口(CLI)和API,用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传,极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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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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分子机器学习工具集
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
212
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库,提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力,可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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AgentCore运行时会话调查
agentcore-investigation
awslabs/mcp
81
本指南提供了一套完整的流程,用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术,深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建,并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。
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实时深度估计隐私处理
depth-estimation
SharpAI/DeepCamera
346
本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计,能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能,并特别支持“隐私模式”,通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节,但能保留完整的空间布局和活动轨迹,适用于安全监控和隐私保护领域。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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LangChain OTEL 可观测性追踪
langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry(OTEL)原生后端。它解决了核心可观测性痛点,包括确保提示词内容(Prompt Content)的准确捕获、实现子图(Subgraph)级的跨越式Span传播,并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标(SLO)。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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