微信扫一扫personjakexiao无需 Key
automation-script-development
创建并维护用于试点工作流程和集成的自动化脚本和模块。在自动化重复任务、集成API或为试点生成可靠且可重复使用的代码时使用，以加速执行并减少人工工作。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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autonomous-agent-patterns
构建自主编码代理的设计模式。涵盖工具集成、权限系统、浏览器自动化和人在环工作流程。在构建AI代理、设计工具API、实现权限系统或创建自主编码助手时使用。
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awq-quantization
激活感知的权重量化用于4位LLM压缩，具有3倍的速度提升和最小的精度损失。在有限的GPU内存上部署大型模型（7B-70B）时使用，当你需要比GPTQ更快的推理速度并更好地保持精度时，或者对于指令调优和多模态模型。MLSys 2024最佳论文奖得主。
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aws-strands-agents-agentcore
在使用AWS Strands Agents SDK或Amazon Bedrock AgentCore平台构建AI代理时使用。提供架构指导、实现模式、部署策略、可观测性、质量评估、多代理编排以及MCP服务器集成。
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axolotl
专家指导使用Axolotl微调LLMs - YAML配置，100+模型，支持LoRA/QLoRA, DPO/KTO/ORPO/GRPO，多模态支持
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banner-creator
使用AI图像生成创建横幅。讨论格式/风格，生成变体，根据用户反馈进行迭代，裁剪至目标比例。当用户想要创建横幅、页眉、主图或封面图片时使用。
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beam-tracking-ml
设计和重构波束跟踪的机器学习/强化学习管道（CSI教师与RSRP学生），强制执行形状契约，并生成适合推理的安全模型。
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behavioral-modes
AI操作模式（头脑风暴、应用、调试、审查、教学、分发、编排）。根据任务类型调整行为。
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automl-pipeline-setup
AutoML专家。用于自动化机器学习、超参数调优和模型选择。
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autonomous-agent-harness
使用Archon MCP进行状态管理，设置具有长期运行框架的自主编码代理项目。创建完整的项目脚手架，包括初始化/编码代理提示、功能跟踪、会话交接、安全配置和浏览器测试集成。基于Anthropic的有效框架指南。在构建自主编码代理、长时间运行的人工智能工作流或多会话开发项目时使用。
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awq-quantization
激活感知的4位LLM压缩权重量化，可实现3倍加速且精度损失极小。在有限GPU内存上部署大型模型（7B-70B）时使用，当您需要比GPTQ更快的推理速度并更好地保持精度，或用于指令调优和多模态模型时。荣获MLSys 2024最佳论文奖。
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axiom-ios-ai
在实现任意Apple智能或设备端AI功能时使用。涵盖基础模型、@Generable、LanguageModelSession、结构化输出、工具协议、iOS 26 AI集成。
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slack-gif-creator
用于创建针对Slack优化的动画GIF的知识和工具。提供约束、验证工具和动画概念。当用户请求为Slack制作特定主题的动画GIF时使用，例如“为Slack制作一个X做Y的GIF。”
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bayes-reasoner
一个用于定量根因分析的内部认知引擎。当您需要权衡相互竞争的假设、防止锚定偏差或确定最有效的下一步诊断步骤时，可以自主使用它。
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beatlab-contract
BeatLab JSON合同，用于16步（0-15）的钢琴序列和鼓序列。在生成或编辑节拍时使用。
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beneissue
由AI驱动的GitHub问题自动化
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automem-search
搜索、过滤并检索由automem CLI索引的Claude/Codex历史记录。当用户想要索引历史记录、运行词法/语义/混合搜索、获取完整文本或为RAG生成适合LLM的JSON输出时使用。
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AWS AI Services Expert
使用Bedrock、SageMaker和AI/ML服务在AWS上构建AI应用程序，并遵循企业部署的最佳实践
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aws-diagram
从基础设施JSON生成AWS架构图。当用户要求“生成图表”、“创建AWS图表”、“可视化基础设施”或“绘制架构”时使用。
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axiom-vision-ref
视觉框架API，VNDetectHumanHandPoseRequest，VNDetectHumanBodyPoseRequest，人物分割，面部检测，VNImageRequestHandler，识别点，关节标记点，VNRecognizeTextRequest，VNDetectBarcodesRequest，DataScannerViewController，VNDocumentCameraVie…
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backend-rag-implementation
为LLM应用程序构建基于向量数据库和语义搜索的检索增强生成（RAG）系统。在实现基于知识的AI、构建文档问答系统或将大语言模型与外部知识库集成时使用。
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bci-interaction-interface-provision
提供脑机接口交互能力
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behavioral-profile-calibration
校准行为配置文件以实现一致的代理操作。
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bias-assessment
使用人口统计平价、均等几率和偏差检测技术以及缓解策略来评估AI系统的公平性。
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