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AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本,一个 7.6B 的聊天模型,能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。

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Qwen2.5-14B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 14.7B 参数的对话模型,能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。

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Qwen-Image-Bench

Qwen · 工具包

名为 Q-Judger 的评审模型,对照提示词给 AI 生成的图像打分,涵盖五组标准,并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。

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NuExtract3

numind · 工具包

以文本或图像读取文档,按你要的字段填写 JSON 模板,或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型,适合处理扫描件、表单和发票的团队。

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Hermes-4.3-36B-GGUF

NousResearch · 工具包

Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本,是一个混合推理模型,能先思考再回答、写出有效的 JSON,并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。

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Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例(文本、JSON 或照片)回答带类型的问题,一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型,不写自由文本,适合开发分流和审核流程的开发者。

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dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

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在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类,一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍,JSON 始终有效。

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Rukopys-OCR-4B

ebinan92 · 工具包

从图片中读取乌克兰语手写文档,找出每个文字区域、标注类型,并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。

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lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式,它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型,适合处理文档的开发者。

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Qwen2.5-7B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。

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Chandra OCR 2

datalab-to · 工具包

读取图片和 PDF 中的文字,返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式,支持 90 多种语言,适合做文档数字化的人。

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TFM_SimilitudSemantica_Fichero

jfarray · 工具包

在 Gradio 页面里用多语言 BERT 模型比较文本在意思上有多接近,附带一个示例 JSON 文件,适合 NLP 学生和研究人员。

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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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Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型,基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具,并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

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Hermes-4.3-36B

NousResearch · 工具包

这是一个推理型对话模型,可以一步步思考,也可以快速作答,还能返回符合你所给模式的 JSON。适合自己部署语言模型的人。

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OvisOCR3

ATH-MaaS · 工具包

用一个 0.8B 模型读取文档图片,返回文字、结构化 JSON、带公式和表格的 Markdown、关键字段和图表说明。适合构建 OCR 和文档流程的开发者。

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Nemotron 3.5 Parse

nvidia · 工具包

读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像,返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框,输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型,面向开发者。

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indra-ocr

datalab-to · 工具包

能在 CPU 上运行的小型 OCR 模型,把 PDF 和图片转成 markdown、文本,或带框的 JSON。能读手写和 80 多种语言。适合开发者和数据团队。

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Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。

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MOSS-Image-Base

OpenMOSS-Team · 工具包

用一个 5.1B 的文生图模型根据文字生成图片,可以用普通提示词、标签序列或 JSON 布局来安排文字和物体。适合有 NVIDIA 显卡的开发者和设计师。

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MOSS-Image-SFT

OpenMOSS-Team · 工具包

OpenMOSS 的文生图模型,由 MOSS-Image-Base 微调而来,可以读取普通提示词、标签或 JSON 布局来摆放文字和物体,适合在 NVIDIA GPU 上用 diffusers 生成图片的人。

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Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算,对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率,支持 100 多种语言,适合给工单分流和文本分类的开发者。

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TabArena

TabArena · 工具包

在 Gradio 排行榜里用 Elo 评分给表格数据的机器学习方法排名,并以 JSON 和 MCP 工具的形式把数据提供给智能体。适合挑选表格机器学习方法的研究者和从业者。

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一个 n8n 工作流,在聊天里要一个 Notion 数据库链接,让 Claude 为这个数据库写出一个 n8n 助手工作流。它会检查 JSON,出了问题就让 Claude 重来,最后返回可以粘贴进 n8n 的 JSON。

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一个带网页表单的 n8n 工作流。上传一份 PDF,贴上以字段名为键的 JSON 值,JustFill 的托管 API 就会填好表单,并返回指向成品 PDF 的链接。字段匹配不用 AI 模型。

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一个 n8n 工作流,盯着一个 JSON 地址,有新东西出现时在 Telegram 上告诉你。每 5 分钟它保留新的、符合你筛选条件的条目,并把每个条目作为一条消息发出去。

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一个 n8n 聊天:每条消息都发给你自己 Ollama 服务器上的 Llama 3.2。模型把回答写成一个 JSON 对象,聊天里显示你的提问、模型的回答和它出自的 JSON。

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一个带聊天框的 n8n 工作流:输入一条消息,在你自己的 Ollama 里运行的 Mistral NeMo 就以 JSON 返回姓名、联系方式、主题和时间。文字只在 n8n 和你的 Ollama 之间流动。

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一个挂在网址后面的 n8n 工作流。发给它一个主题和一个类型,Claude 写出一篇博客、一期通讯或三条社交帖,工作流把草稿以 JSON 返回,并把预览发到 Slack。

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code-review-skill

kyy-logs · 技能

静态地审查一份差异或一段提交,写出可审计的报告,每条发现都有位置和严重度,通过或不通过的闸门由 JSON 记录得出,且不会改动你的代码。

新上架441

一个从 Google Sheets 队列出发、每天做一条十大排行倒数视频的 n8n 工作流。OpenRouter 上的模型写题目和脚本,JSON2Video 渲染视频,YouTube 收到一条不公开的上传。

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一个 n8n 工作流:从一个类别或你自己的想法出发,做出一段无需出镜的短视频。OpenAI 给出十个开场创意供你挑选,Tavily 和 Claude 负责调研和写脚本,JSON2Video 渲染视频,Gmail 把链接发给你。

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一个 n8n 工作流,里面是通过 Apify Actor 从 Google 地图收集本地商家的零件:启动运行,等待,再读取地点。一段 JSON 请求体写明地点、商家类型和要收集的数量。它的节点之间没有连线。

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Crawl4AI 开源网页爬虫

unclecode · 工具包

UncleCode 做的开源网页爬虫和抓取工具,面向大语言模型和 AI 智能体。它在浏览器里加载页面,返回干净的 Markdown,或者按你定义的结构返回 JSON。说明涵盖 Python 库、crwl 命令、Docker 服务器和 MCP。

新上架87k

Cloudflare 的编程智能体技能,对你的代码库做六个阶段的安全审计。每条线索都由一个新的智能体尝试推翻,每项发现都写进经过 schema 校验的 findings.json,标为已确认、待验证或已否决。

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