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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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智能体技能全周期创建与优化
skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
370
本技能提供了一个完整的、结构化的流程,指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段,确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。
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智能体技能优化与诊断
skill-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件,从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题,生成优先级的优化报告(P0/P1/P2),从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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智能家居视频异常检测基准
smarthome-video-anomaly-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本基准测试套件专用于评估视觉语言模型(VLM)在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集,覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解,是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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使用Together AI进行模型推理
together-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型(如Llama、Mixtral)性能,或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI生产部署清单
together-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份完整的M/Ops指南,用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节,包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制(如断路器和重试)、以及全面的监控和成本控制,确保大型语言模型(LLM)服务的稳定性和可靠性。
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技能调用强制流程指南
using-superpowers
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南规定了智能体在任何响应或操作之前,都必须调用相关技能(工具)的强制流程。它确立了严格的、不可协商的工作流,要求模型即使面对看似简单的问题,也必须将技能检查作为最高优先级步骤。它指导了技能的使用优先级、跨平台工具调用方式,旨在确保模型具备系统化、纪律性的工作能力。
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智能工作流编排执行器
workflow-runner
jnMetaCode/superpowers-zh
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本工具用于执行复杂的、多步骤的、多角色协作工作流(YAML格式)。它无需外部API密钥,能利用当前AI会话的LLM作为执行引擎,模拟多个专业角色(Agent)依次或并行完成任务。适用于自动化复杂的业务流程、内容创作或多专家协同评审等场景。
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Coral TPU实时目标检测
yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
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本技能利用Google Coral Edge TPU加速器,提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面,识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体(如人、车、狗等)。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化,实现极低的延迟(如320x320下约4ms),非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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Coral TPU实时物体检测
yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
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本技能利用Google Coral Edge TPU加速器,在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析,支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景,性能表现优异。
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实时目标检测:OpenVINO加速
yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
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使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行,确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备(如NCS2、iGPU),用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度,适用于工业和视觉监控场景。
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