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搜索 大模型 ，共找到 223 条记录
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AI搜索优化与内容可引用性

seo-geo
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。
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程序化SEO规划与审计

seo-programmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于规划和审计从结构化数据源（如CSV、JSON、API）大规模生成的内容。它提供了一套完整的程序化SEO框架，指导用户设计内容模板、URL结构和内部链接模型。核心功能包括进行数据质量评估、设置内容唯一性门槛，以防止内容稀疏、避免搜索引擎惩罚，确保大规模内容的高价值和可读性。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成

typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
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这是一个用于使用TypeScript和Node.js构建模型上下文协议（MCP）服务器的综合脚手架生成器。它提供了一个完整、生产级的项目模板，涵盖了正确的项目结构、依赖管理（如@modelcontextprotocol/sdk, zod），并包含了工具和资源の実装。支持HTTP和stdio两种传输机制，确保代码具备类型安全、强大的错误处理和最佳实践。
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大规模单细胞基因组数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供程序化访问，连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究，支持进行大规模数据集间的交叉分析，按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据，并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算，均提供完整的单细胞分析能力。
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约束代谢模型分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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多格式文档转Markdown工具

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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MarkItDown是一款强大的文档转换工具，支持将PDF、Word、PPT等超过15种格式的文件转换为结构化Markdown。它特别优化了LLM（大型语言模型）的阅读需求，提供高效、干净的文本格式。功能包括图像OCR、音频转录和Azure文档智能集成，是进行数字化内容处理和数据准备的利器。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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UMAP降维：可视化与特征提取

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于可视化高维数据和进行聚类预处理。它能够高效地保留数据的局部和全局结构，并支持监督/半监督学习。该工具适用于数据探索、维度降低以及复杂的机器学习模型构建。
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内存外海量数据分析

vaex
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Vaex是一个高性能的Python库，专为内存外（out-of-core）计算设计，能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型，特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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Anthropic Claude成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了优化Anthropic Claude API使用成本的全面策略。涵盖了模型路由（根据任务选择最经济的模型）、提示词缓存（减少重复输入成本）、批量处理（处理异步任务）以及实时支出跟踪与预算预警。适用于需要管理大规模、高成本AI应用部署和精确预算控制的场景。
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Claude API性能优化指南

anth-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套全面的Claude API优化指南，旨在帮助开发者降低延迟和API使用成本。核心优化点包括：利用提示词缓存（大幅降低成本）、根据任务类型选择最优模型（Haiku/Sonnet/Opus）、使用流式传输提升用户体验，以及精确控制Token数量。适用于构建高效率、低延迟的LLM应用。
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云端大模型回归测试

cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
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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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