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本地大型语言模型评估工具
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架,包括`inspect-ai`和`lighteval`,并提供灵活的后端选择(如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`),以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择,但不负责远程任务调度或结果发布。
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提示治理工具包
prompt-governance
alirezarezvani/claude-skills
278
将提示视为生产级代码,提供注册中心、评估流水线和治理流程,帮助团队管理版本、测试质量、推进上线并防止回归。
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多智能体任务编排器
multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官,负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家,防止任务重复和冲突。更重要的是,它强制执行严格的质量门检查(如代码测试、文件差异检查),确保结果可靠,并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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技能创建与优化工作流
skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
249
这是一个用于AI能力全生命周期管理的技能。它能帮助用户从零开始创建新的技能,系统地迭代和改进已有的技能,并进行科学的性能测试。整个流程涵盖了意图捕捉、制定测试用例、运行量化基准测试、评估结果,以及优化技能描述,确保AI调用准确性。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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研究知识库:持久化知识管理
research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
424
这是一个持久化的、基于图谱的研究知识库。它能跨越整个科研生命周期,结构化地累积和关联知识,包括研究论文、实验结果、核心想法和可验证的论点。它通过知识网络不断迭代,确保每一次输入都能增强知识的深度,而非仅仅停留在一次性查询记录。
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Claude消息API基础示例
anth-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本指南提供了与Anthropic Claude消息API集成的最小可行代码示例。它涵盖了核心功能,包括基础文本消息、图像分析(视觉能力)和实时的流式响应。适用于初学者和需要快速验证Claude API交互模式的开发者。
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云端大模型回归测试
cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
337
本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型(LLM)提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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敏感信息泄露检测
data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
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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配置Fathom AI API认证
fathom-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
本技能提供了一份关于配置Fathom AI API访问权限的详细指南。它指导用户如何生成API密钥、设置环境配置,并测试API连接,从而确保能够成功调用Fathom的API,获取会议记录、摘要和行动项等关键会议数据。
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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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