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机器学习模型集成方法论
ml-adoption-playbook
affaan-m/ECC
442
这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程,指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦(API服务层)、建立基线模型,到最终接入MLOps实践(持续集成和监控)的每一个关键环节。
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智能体协议:P2P网络连接与能力商店
pilot-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议,旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点(P2P)通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信,或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。
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向量搜索与嵌入相似度引擎
vector-search
ruvnet/ruflo
499
提供先进的向量搜索功能,包含大规模(HNSW)和热点模式路由(WASM)两条路径。支持百万级向量搜索,并集成了RaBitQ 1-bit量化技术,实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索,覆盖全场景检索需求。
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高级多站式传感与融合
ruview-advanced-sensing
ruvnet/RuView
207
该框架提供了一套利用WiFi信号的高级传感解决方案。它集成了多站式雷达传感、跨视点数据融合、RF断层扫描和环境场模型构建。功能包括预运动意图检测、生物力学漂移追踪和多节点网格安全加固,适用于研究级和多节点部署场景。
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RuView 密图定位编程接口
ruview-cli-api
ruvnet/RuView
407
这是RuView Wi-Fi感知能力的完整编程接口集,包括命令行工具、REST API和WASM构建。它允许开发者将复杂的灾难幸存者检测和信号分析功能集成到各种环境,如脚本编程、网页浏览器和边缘设备(ESP32)。适用于需要跨平台、可扩展感知数据流的系统集成。
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RuView智能体与RVF系统集成
ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体(Agent)的流程能力深度集成到RuView的传感系统(RVF)中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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添加自定义API集成
add-integration
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
477
本技能指导用户将外部服务、私有API或自定义工具集成到数字营销专业插件中。它覆盖了完整的集成生命周期,包括搜索npm资源、生成复杂的MCP配置文件、管理环境凭证,并执行连接性测试。适用于连接CRM、支付网关或专业分析平台等外部数据源。
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营销技术栈审计与优化
martech-audit
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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本工具提供全面的营销技术栈(MarTech)审计服务。它能系统性地评估您当前使用的所有营销工具,找出功能盲点、重复投资、数据孤岛和集成缺陷。最终输出包括成本分析、成熟度评分和分阶段的实施路线图,帮助企业最大化技术投资的实际回报。
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JAE投稿论文工作流管理
jape-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
314
本技能是为指导投递至《应用计量经济学杂志》(JAE)的实证论文全生命周期流程设计的总控器。它确保论文聚焦于真实数据应用,严格遵循文献定位、识别策略、可复现数据分析及强制数据归档等关键步骤。旨在通过在每个阶段集成数据完整性检查,避免投稿过程中的常见错误和流程脱节。
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学术论文终稿准备指南
uai-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者提供从论文被接受到终稿提交的全流程指导。内容涵盖去匿名化处理、完善会议论文集元数据、集成审稿意见、重新生成图表以及准备海报和演讲。它是一个管理整个复杂学术工作流程的必备工具。
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Genkit Dart 人工智能开发
developing-genkit-dart
evanca/flutter-ai-rules
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在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南,涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI,适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。
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去标识化泄漏检测门禁
gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化(召回率下降)或是否泄露了关键的个人身份信息(PHI)。通过失败构建,确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并,从而防止数据泄露。
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