人工智能 Skill技能列表

4.5

PyTorch几何库Skill torch-geometric

这个技能是用于开发和训练图神经网络(GNN)的Python库,基于PyTorch。它支持节点分类、图分类、链接预测、异构图处理、分子属性预测等应用,适用于社交网络分析、引用网络、3D几何数据等场景,是几何深度学习的强大工具。关键词:图神经网络、深度学习、PyTorch、GCN、GAT、GraphSAGE、节点分类、图分类、链接预测、分子属性预测、异构图。

4.5

UMAP降维学习Skill umap-learn

UMAP降维学习是一种用于高维数据的非线性维度降维技术,适用于数据可视化、聚类预处理和机器学习特征工程。它通过保留数据的局部和全局结构,支持监督学习、参数化UMAP和与HDBSCAN等算法的集成。关键词:UMAP、降维、可视化、机器学习、数据科学、聚类、HDBSCAN、参数调优、特征工程、维度降维。

4.5

MCP服务器开发Skill mcp-builder

这个技能专注于创建高质量的MCP(模型上下文协议)服务器,使大型语言模型(LLMs)能够通过设计良好的工具与外部服务进行交互。它涵盖了从研究规划到实现、测试和评估的全流程,支持Python和TypeScript开发,并包括错误处理、分页和可操作错误消息等关键功能。关键词:MCP服务器、LLM交互、API集成、工具设计、TypeScript开发、Python开发、AI智能体、模型上下文协议、服务器开发、AI应用集成。

4.5

Braintrust会话分析Skill braintrust-analyze

这个技能通过Braintrust追踪数据,分析Claude Code会话,帮助用户检测模式、问题和洞察。它包括总结会话、统计代理和技能使用、检测循环、回放会话、分析令牌趋势等功能,旨在优化AI代理的工作效率和工具使用。关键词:Braintrust, Claude Code, 会话分析, 代理统计, 技能激活, 循环检测, 令牌趋势。

4.5

后台代理进度通知管理Skill background-agent-pings

本技能用于优化AI后台代理的进度通知处理,通过信任系统提醒而非轮询来节省计算资源并提高效率。关键词:AI代理、后台任务、系统提醒、轮询避免、效率优化、进度管理。

4.5

云API集成技能Skill cloud-api-integration

这个技能专注于安全、高效地集成云AI API,如Anthropic Claude、OpenAI GPT-4和Google Gemini。它涵盖API密钥管理、提示注入防护、速率限制、成本优化和数据防泄露保护,适用于复杂任务集成和多提供商回退。关键词:云API集成、AI安全、多提供商回退、成本优化、数据隐私。

4.5

MCP服务器构建指南Skill mcp-builder

这个技能是指导如何创建高质量的MCP(模型上下文协议)服务器,使大型语言模型(LLMs)能通过精心设计的工具与外部服务和API交互。涵盖从研究规划到实施评估的全流程,适用于AI智能体开发、后端集成和LLM应用构建。关键词:MCP, 服务器, AI, LLM, 工具, 外部服务, 开发指南, 智能体, API集成。

4.5

新智能体创建技能Skill new-agent-creation

本技能提供在Unite-Hub平台创建和部署AI智能体的完整指南与模板。内容涵盖智能体开发、注册、测试、治理全流程,包含代码示例、检查清单和最佳实践。适用于AI开发者、系统架构师和自动化流程构建者。关键词:AI智能体开发,Unite-Hub平台,智能体注册,Agent治理,AI自动化,Claude API集成,智能体测试,编排器配置。

4.5

SVG图像生成器Skill create-svg-from-prompt

这是一个基于AI的图像生成与转换工具。它通过调用Google Gemini大模型,根据用户的文字描述生成图像,并利用autotrace工具将图像自动转换为高质量的SVG矢量格式。该技能适用于快速创建可缩放的矢量图形、图标、插画和简单场景,无需手动绘图,极大地简化了SVG素材的制作流程。关键词:AI图像生成、SVG转换、矢量图形、Gemini API、autotrace、自动化设计、AIGC工具。

4.5

模型量化Skill model-quantization

该技能专注于AI模型量化与优化,涵盖4-bit/8-bit量化、GGUF格式转换、内存优化以及质量-性能权衡分析,用于在资源受限的JARVIS环境中部署大型语言模型(LLMs)。关键词:AI模型量化、量化技术、GGUF转换、内存优化、性能优化、深度学习模型、资源受限部署。

4.5

顺序思维Skill sequential-thinking

顺序思维是一种系统性推理技能,用于通过分步迭代、动态调整、修订和分支探索来解决复杂问题。它支持多阶段分析、设计规划和问题分解,适用于软件开发、人工智能、咨询等领域的复杂任务处理,特别适合处理初始范围不确定的场景。关键词:顺序思维,系统性推理,问题解决,AI推理工具,MCP,迭代思考,分支探索,动态范围调整。

4.5

搜索策略Skill search-strategy

搜索策略是一种智能技能,用于企业搜索,通过分解自然语言查询并跨多个数据源进行协调搜索,提供排名和去重的结果。关键词包括搜索策略、企业搜索、查询分解、多源搜索、自然语言处理、NLP、搜索协调、结果排名。