Directorio de skills

Descubre skills reutilizables para AI agents.

Busca skills reales de GitHub por tarea y revisa stars, confianza, auditoría, categoría y ruta de instalación antes de utilizarlos.

Cada recomendación conserva un vínculo claro con su repositorio, auditoría y ruta de instalación.

Resultados de búsqueda: m2

Directorio en inglés

非线智能 NoneLinear - ReLE评测:中文AI大模型能力评测(持续更新):目前已囊括374个大模型,覆盖chatgpt、gpt-5.4、谷歌gemini-3.1-pro、Claude-4.6、文心ERNIE-X1.1、ERNIE-5.0、qwen3.6-max、qwen3.6-plus、百川、讯飞星火、商汤senseChat等商用模型, 以及step3.5-flash、kimi-k2.6、ernie4.5、MiniMax-M2.7、deepseek-v4、Qwen3.6、llama4、智谱GLM-5.1、MiMo-V2、LongCat、gemma4、mistral等开源大模型。不仅提供排行榜,也提供规模超200万的大模型缺陷库!方便广大社区研究分析、改进大模型。

6.2K
Stars
77/100
Confianza
Categoría: agent-frameworksAuditoría

A Claude Code skills collection that structures AI-assisted coding into a multi-agent workflow with design approval, TDD planning, and autonomous execution.

11
Stars
66/100
Confianza
Categoría: coding-agentsAuditoría

Extract quantities from IFC/Revit models for quantity takeoff. Uses DDC converters to get element counts, areas, volumes, lengths with grouping and reporting.

282
Stars
63/100
Confianza
Categoría: automationAuditoría

Calculate CO2 emissions and carbon footprint from BIM model data. Analyze embodied carbon by material, element, and building system.

282
Stars
61/100
Confianza
Categoría: design-creativeAuditoría

Deep research agents using MiniMax M2.1 interleaved thinking

216
Stars
62/100
Confianza
Categoría: researchAuditoría

Inspect the repo state and show a status panel across all milestones, recommending the earliest actionable next step in the workflow.

57
Stars
56/100
Confianza
Categoría: researchAuditoría