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跨模型实验完整性审计

experiment-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
238
该技能用于审计LLM智能体生成的实验结果完整性。它利用跨模型审核（GPT-5.4）来检查常见的欺诈模式，例如虚假真实标签、分数归一化欺诈和幽灵结果，确保所有声明都有可验证的数据支持。适用于发表研究成果前的强制性审核。
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室内安全隐患检测基准

homesafe-bench
SharpAI/DeepCamera
444
本基准测试用于评估视觉语言模型（VLM）从静态图像中识别室内环境潜在安全隐患的能力。测试覆盖了火灾、电路、跌倒、儿童安全和坠物等五大类别的40个场景，旨在模拟真实世界的固定安防监控，提供VLM实用安全检测能力的严格衡量标准。
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Lambda智能体原生通讯语言

lambda-lang
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
Lambda是一种专为智能体（Agent）设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言，而是使用由“原子”（atoms，2字符代码）构成的共享词汇表，实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信，不适用于人类交互界面。
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LangChain RAG：向量搜索与优化

langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
350
本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成（RAG）流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱，包括不同向量数据库的相似度分数语义差异（L2与Cosine）、嵌入维度匹配问题，以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储，确保RAG系统的高召回率。
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大模型链评估与回归测试

langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化，以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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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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MiniMax CLI：AI多媒体生成工具

mmx-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
这是一个强大的命令行工具（CLI），用于连接MiniMax AI平台。它允许用户直接在终端中生成和管理多种多媒体内容，包括文本对话、图像、视频、语音合成、音乐创作和网络搜索。非常适合需要自动化、程序化访问先进生成式AI能力的开发者和内容创作者。
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法律文书平白语言翻译器

plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本工具可以将复杂的法律合同和协议中的专业术语（法律腔）转化为普通人能理解的平白语言，目标阅读水平为八年级。它不仅逐条翻译，还会标记出那些故意模糊、隐藏义务或超出常理范围的高风险条款，帮助非法律专业人士清晰了解合同的真实含义和潜在风险。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
139
本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant部署方案选择指南

qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
278
本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud（零运维）和Qdrant EDGE四种部署模式，帮助用户根据项目需求（如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟）来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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Qdrant向量搜索性能优化指南

qdrant-search-speed-optimization
github/awesome-copilot
173
本指南详细介绍了Qdrant向量搜索的性能诊断与优化方法，解决搜索速度慢、延迟高或吞吐量不足的问题。内容涵盖了从内存优化、HNSW参数调优、量化技术到高效索引创建等多个方面，帮助用户提升系统在高负载下的检索效率。
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