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搜索 LMS ，共找到 130 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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更新LLMs导航

update-llms
github/awesome-copilot
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梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。
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南亚电影行业全景覆盖

movie-indian-industry
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于搜索整个南亚电影生态系统，覆盖宝莱坞、泰卢固、泰米尔、马拉雅拉姆、孟加拉和巴基斯坦等多地电影。它指导用户识别区域线索，避免仅搜索宝莱坞，从而获得更全面的电影资讯。
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南亚电影：演员生平信息定位

movie-indian-actor-chain
EverMind-AI/EverOS
387
当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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敏感信息泄露检测

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Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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欧洲演员本名两阶段搜索

actor-euro-two-phase
EverMind-AI/EverOS
483
这是一种专业的深度研究技巧，用于查找使用艺名而非本名的欧洲演员（尤其是法国演员）的完整法定出生名。流程包含两个阶段：第一阶段通过职业线索（电影、年代）找到艺名；第二阶段利用“出生名”、“née”等关键词，避免直接使用艺名进行搜索，从而获取真实的本名。适用于进行详细的传记研究。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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室内安全隐患检测基准

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SharpAI/DeepCamera
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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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MindTickle培训模块管理

mindtickle-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本示例展示了如何使用MindTickle API进行自动化培训流程管理。用户可以学习如何程序化地创建包含视频和测验的课程模块，将其分配给特定的销售团队并设置截止日期，同时还可以追踪用户的学习进度和整体完成情况，适用于构建企业内部学习系统和自动化员工培训。
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