Mindket

AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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商品

Quickdraw

hitchhiker3010 · 工具包

在 Gradio 页面里用已保存的模型识别手绘草图,适合想试试小型涂鸦分类器或研究简单图像演示的人。

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HF SHAP

Hellisotherpeople · 工具包

用 SHAP 解释文本模型如何得出输出,覆盖五个所列模型,分别用于问答、翻译、情绪、摘要和文本生成,适合 NLP 学习者和研究人员。

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HF KeyBERT

Hellisotherpeople · 工具包

在 Streamlit 页面里用 KeyBERT 从文本中提取关键词,适合想不写代码就试用关键词提取的研究人员、学生和开发者。

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HF BERTopic

Hellisotherpeople · 工具包

在 Streamlit 页面里用 BERTopic 找出一批文本里的主题,适合想不写代码就试用主题建模的研究人员和分析师。

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Gpt2 Home

HamidRezaAttar · 工具包

在 Streamlit 页面里用基于 GPT-2 的模型撰写商品描述,适合想要文案草稿的卖家,也适合想看小型文本生成演示的开发者。

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Persian Modernist Poetry Word Cloud

HalflingWizard · 工具包

根据 Shereno 诗歌数据集,为你选的波斯现代派诗人画出他最常用词汇的词云,适合波斯诗歌的读者和学生。

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给图片打上 Danbooru 风格的标签,并用 Florence-2 模型写图片说明。在浏览器里以 Gradio 应用运行,适合给动漫风格图片做标注或写说明的人。

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free-claude-code

Alishahryar1 · 工具包

把 Claude Code、Codex、Aider 等编程工具接到多家提供商的模型上,包括免费和本地的,可在终端、IDE、手机或浏览器中使用。独立项目,与 Anthropic 无关联。

新上架69.3k

qwen-code

QwenLM · 工具包

开源的 AI 编程智能体,可在终端、IDE 插件、桌面应用、网页和聊天应用里使用,带子智能体、MCP 和多家模型服务商。适合用 AI 写代码的开发者。

新上架29.8k

Jasper-K-27B

ragentile · 工具包

用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。

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Qwen3.6-35B-A3B-FP8

Qwen · 工具包

读取文本和图像并输出文本,是 Qwen3.6-35B-A3B 的 FP8 版本,激活参数 3B。适合运行编程智能体、又想比全精度下载更小的开发者。

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Qwen3.6-27B

Qwen · 工具包

Qwen 的 27B 模型,读取文字和图片并用文字回复,针对编程智能体和仓库级工作调校,适合用 transformers 库运行它的开发者。

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Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量,用于搜索、检索、分类和聚类,向量大小可调,还支持任务指令,适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

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Qwen3-Coder-Next

Qwen · 工具包

作为编程智能体模型使用,总参数 80B、激活参数 3B,上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。

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Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen · 工具包

用 4B 模型回答对话提示,不显示思考过程,可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

Qwen · 工具包

编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列里 7B 的指令微调成员。适合想要一个单张消费级 GPU 就能跑的开源编程模型的开发者。

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提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。

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Qwen2.5-1.5B-Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 的 1.5B 小型对话模型,能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容,支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。

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一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本,它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。

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Ornith-1.5-35B-A3B-GSQ-RCO-GGUF

pfeifferj · 工具包

把 Ornith-1.5-35B-A3B 文本模型压缩成 3 位和 3.5 位的 GGUF 文件,约 13 GB 和 15 GB,而不是 69 GB,适合用 llama.cpp 运行本地模型的人。

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