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Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)

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sickn33/antigravity-awesome-skills
471
这是一个用于.NET环境的底层SDK，用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口，用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用，并支持通过向量存储实现文件检索（RAG）。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。
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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI 异常检测 Java 编程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI文本翻译SDK（Python）

azure-ai-translation-text-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
150
这是一个用于与Azure AI Translator服务交互的Python客户端库。它提供了完整的文本翻译、语言自动检测、字符转写（Transliteration）和词典查询等功能。适用于需要处理多语言内容、实现跨文化交流的应用程序开发。
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Azure AI文本翻译SDK（Python）

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这是一个用于与Azure AI Translator服务交互的Python客户端库。它提供了完整的文本翻译、语言自动检测、字符转写（Transliteration）和词典查询等功能。适用于需要处理多语言内容、实现跨文化交流的应用程序开发。
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Azure AI 翻译 SDK (类型脚本)

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sickn33/antigravity-awesome-skills
232
该SDK为开发者提供了基于TypeScript的Azure AI翻译服务集成工具。它集成了强大的文本翻译（支持语言检测、转写）和文档翻译功能。开发者可以轻松实现单个文档的翻译，或管理复杂的批量翻译任务，支持将多语言能力集成到各类应用中。
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Azure Arize AI 可观测性与评估管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个用于.NET的Azure SDK，专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除，是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。
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Azure .NET 搜索应用开发

azure-search-documents-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
该SDK是用于.NET平台的Azure AI Search官方客户端库。它允许开发者构建功能强大的搜索应用，支持全文检索、向量相似度搜索、语义搜索及混合查询。开发者可以使用它来管理索引、执行文档增删改查，并实现高级搜索模式，如分面筛选和自动补全。
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Azure AI 搜索 Python SDK

azure-search-documents-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是用于通过 Python 语言与 Azure AI 搜索服务进行交互的官方 SDK。它提供了全面的高级搜索检索功能，包括全文检索、向量相似性搜索、混合搜索和语义排序。适用于构建复杂的企业级搜索应用，实现深度内容理解和精确信息召回。
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金丝雀部署配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
为机器学习生产环境提供金丝雀部署构建自动化指导，涵盖模型服务、MLOps流水线、监控与配置验证。
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批量推理管道

batch-inference-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
50
引导 ML 团队构建批量推理管道，涵盖方案、监控与上线准备，并生成部署所需的代码与配置。
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自适应AI操作模式

behavioral-modes
sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能提供了一套结构化的行为框架，定义了多个AI运行模式（如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署）。它能够根据用户任务所处的阶段，自动调整AI的思维方式和输出格式，从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布，都能获得系统化、高质量的输出。
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