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搜索 AI 工具，共找到 410 条记录

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Ruby MCP服务器项目生成器

ruby-mcp-server-generator

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该工具用于生成一个完整的、可投入生产的模型上下文协议（MCP）服务器项目骨架。它使用Ruby语言，自动配置了项目结构、依赖管理（Gemfile）、Rake任务，并预设了工具（Tools）、提示（Prompts）和资源（Resources）的定义模板，极大地加速了AI后端服务的开发流程。

安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data

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本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。

ActiveCampaign自动化管理工具

activecampaign-automation

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该工具包用于自动化ActiveCampaign的核心营销和客户关系管理（CRM）操作。功能覆盖联系人创建、标签管理、列表订阅/退订、流程自动化和任务创建，帮助用户高效管理整个客户生命周期。

代码库架构蓝图生成器

architecture-blueprint-generator

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本工具可全面分析现有代码库，自动生成详细且权威的架构蓝图。它能检测技术栈、识别架构模式（如微服务、整洁架构），并深入记录依赖流、跨切面关注点（安全、日志）和数据模型。旨在确保架构的高度一致性，便于新成员上手，并指导后续开发工作。

Arize 实验生命周期管理

arize-experiment

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本技能提供一套完整的命令行工具，用于管理Arize平台上的机器学习实验。用户可以执行实验的创建、列表查询、元数据获取及详细运行结果导出。它支持将实验与特定数据集关联，适用于模型评估和性能对比分析，实现完整的ML实验流程管理。

视频录制到自动化脚本

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该技能用于分析用户录制的重复性手动操作视频。它能提取视频帧和音频，重建出精确的步骤流程，识别出使用的应用、数据流转和操作痛点。最终，工具将基于流程理解，提出使用用户现有环境的、可运行的自动化脚本方案。

代码教育注释生成器

add-educational-comments

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该工具能够将现有代码文件转化为具有高度教育意义的学习资源。它模拟专家教育者的角色，根据用户设定的知识水平（初级、中级、高级），为代码添加上下文注释，解释编程概念、最佳实践和设计原理。同时，它会严格保持原始代码的格式、编码和结构完整性。

智能体治理与安全模式

agent-governance

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提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

代理 OWASP ASI 合规校验

agent-owasp-compliance

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根据 OWASP AI 代理安全十大风险审查项目代码，识别防护点与漏洞，输出合规报告，便于部署前评估、审计和安全改进，涵盖提示注入、工具治理、权限边界等控制。

Arize数据集管理工具

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该技能提供全面的命令行接口，用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景，支持CSV、JSON等多种数据格式。

Arize 链路追踪助手

arize-instrumentation

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该技能指导如何通过 Arize AX 的双阶段流程在应用中添加追踪，先分析再动手，优先自动集成，遇到 LLM 工具调用时补上链路与工具跨度，保持业务逻辑不变。

Aspire 分布式应用编排

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Aspire 提供面向代码的多语言工具链，通过 AppHost 协作容器、可执行文件与云资源，帮助创建、运行、调试、配置、部署与排障分布式应用。

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