软件下载帮助文档新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 16567+ 精选技能

全部编程开发人工智能设计创意产品商业数据科学市场营销职场通用效率工具硬件工程语言学习

搜索标注，共找到 38 条记录

默认排序最新上传最多下载

PostHog CI/CD 自动化测试与部署

posthog-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户使用GitHub Actions为PostHog集成配置完整的CI/CD流程。它包含无需API密钥的单元测试、针对开发项目的集成测试，以及自动化的发布标注，确保代码在从开发到部署的整个生命周期中保持高质量和可追溯性。

科学出版可视化工具

scientific-visualization

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。

MISP 威胁情报平台构建

implementing-threat-intelligence-platform

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 PyMISP 构建 MISP 威胁情报平台，采集多源 IOC、关联事件、标注 ATT&CK 技术、通过 VirusTotal 与 AbuseIPDB 丰富数据，并导出 STIX 2.1 供 SIEM 使用。

企业投资决策顾问

business-investment-advisor

alirezarezvani/claude-skills

帮助企业评估设备、招聘、技术、地产等资本支出，通过 ROI、回收期、NPV、IRR 和机会成本比较，量化假设、标注风险并给出推荐，确保每一笔投资都有充分依据。

高效 Dart 编码指南

evanca/flutter-ai-rules

依据 Effective Dart 指南，帮助编写和审查高质量 Dart/Flutter 代码。涵盖命名约定、类型标注、导入组织、代码格式、结构设计、常用用法和文档注释等最佳实践。

注释配置与审核队列管理

arize-annotation

github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

代码审查规范与沟通指南

chinese-code-review

jnMetaCode/superpowers-zh

本指南专为国内开发团队设计，旨在解决代码审查中的沟通难题。它提供了一套完整的规范体系，从反馈的表达方式（建议式代替命令式），到分级标注（必须修复/建议修改），再到完整的审查流程（架构、安全、性能），帮助团队成员在保证代码质量的同时，提高反馈的接受度和建设性。

HypoGeniC 假设库生成审计

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向 ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine 的规划与审计技能，用大模型从带标注文本数据集生成候选假设库。内置版本锁定、配置校验、数据泄漏排查与成本预算审查，任何模型调用前均需人工确认。

标注数据管理工具

annotation-data

SharpAI/DeepCamera

本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。

进阶AI数据集标注工具

dataset-annotation

SharpAI/DeepCamera

这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法，包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能，并将数据导出为标准的COCO格式，极大地优化了整个数据集构建流程。

YOLO模型微调与部署

SharpAI/DeepCamera

该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。

12 3 4 下一页

语言