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搜索 语言模型 ，共找到 128 条记录
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文件规范转代码生成器

file-to-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本技能能够自动将结构化的数据规格（如CSV文件、JSON Schema、SQL DDL或OpenAPI规范）转换为完整、可运行的生产级代码。它可以生成包含数据模型、输入验证、CRUD API接口和单元测试的完整代码，支持多种主流语言，极大地提高了编码效率和代码的健壮性。
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技术图表生成与可视化

fireworks-tech-graph
yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph
449
本技能可以将复杂的系统概念，如架构图、数据流图、流程图和序列图，从自然语言描述转化为专业、高质量的图表。它支持多种技术模型，包括智能体和记忆架构，并能导出高分辨率PNG格式，用于技术文档和演示。
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家庭安防AI基准测试套件

home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
379
本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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家庭助手AI集成桥接

homeassistant-bridge
SharpAI/DeepCamera
311
该桥接实现了家庭助手（HA）与先进AI系统之间的双向集成。它将HA摄像头实时视频流送入AI进行深度分析（包括目标检测、视觉语言模型和人脸识别）。反之，AI分析得到的物体、描述和人物身份等结果，将回传为HA的实体，从而驱动复杂的自动化场景和智能警报。
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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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卡帕蒂代码质量审查器

karpathy-coder
alirezarezvani/claude-skills
447
该工具是基于 Andrej Karpathy 原则的严格代码开发纪律指南。它旨在帮助开发者，尤其是在与大型语言模型（LLM）协作时，强制执行四个核心原则：明确假设、极简优先、外科手术式修改和目标驱动执行。它通过预提交钩和审查代理，有效防止代码过度设计、隐藏假设和不必要的代码膨胀。
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LLM驱动的知识网络构建

llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
81
这是一个将大型语言模型（LLM）转化为纪律性维基维护者的系统。它用于在Obsidian等工具中构建和维护一个持久化、相互关联的个人知识库（第二大脑）。与传统的RAG检索方式不同，本系统能够主动摄取源文件、自动更新实体页面、维护交叉引用，实现知识的持续累积和深化。非常适合进行深度研究、长期知识积累或构建企业内部维基。
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本地离线文本转语音与声音克隆

local-tts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能基于VoxCPM2模型实现本地离线文本转语音合成。支持30种语言，提供三种先进模式：标准语音合成、描述式声音设计，以及从用户提供的参考音频进行声音克隆。所有处理均在本地设备上完成，无需任何API调用或网络连接，非常适合制作高质量的视频旁白、播客音频或语音消息。
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AI/LLM安全红队测试指南

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SnailSploit/Claude-Red
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提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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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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使用Together AI微调大语言模型

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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大型语言模型微调与部署工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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