“Luma AI” 共 2,461 个结果
io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-level1-audit
对选定的 Langflow 前端界面（路由、组件或某个 PR）执行限定范围的 IBM Equal Access Level 1 合规审计，产出对照 WCAG/IBM Level 1 条目的问题报告。默认只审计和报告——仅当用户在同一请求中明确要求修复时才动手。当用户要求 IBM Level 1 审计、Level 1 合规报告，或在特定界面上查找/报告 Level 1 WCAG 问题时使用。批量扫描路由不做报告见 ibm-a11y-route-scan；整个 PR/分支端到端扫描并默认修复见 ibm-a11y-pr-remediation。
io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-pr-remediation
扫描当前 PR/分支触及的所有前端界面，查找 IBM Equal Access Level 1 无障碍问题并默认修复全部范围内的违规项。发现变更文件、映射到路由/组件/状态，同时运行 axe 与 IBM 引擎，持续修复直至双引擎通过（或仅剩已记录的基线），并汇报结果。当用户要求对“这个 PR”“我的分支”“我的改动”做无障碍检查、扫描或清理并期望直接修复（而非仅报告）时使用。仅需单范围审计报告用 ibm-a11y-level1-audit；仅批量扫描路由用 ibm-a11y-route-scan。
io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-testing-guide
使用 axe（Jest）与 IBM Equal Access（Playwright page.runA11yScan）编写和运行 Langflow 前端无障碍测试的参考指南。涵盖引擎/测试层级选型、POUR 清单、axe 与 IBM 规则差异、Radix/AG-Grid 组件注意事项以及 IBM 基线。在编写或审查 a11y 测试、调试具体 axe/IBM 违规项或为某个 UI 界面选择测试层时使用。不执行扫描、不审计整个界面、不做端到端 PR 修复——分别见 ibm-a11y-route-scan、ibm-a11y-level1-audit 与 ibm-a11y-pr-remediation。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples
当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。
io.github.transilienceai/communitytools/mobile-security
映射到 OWASP MASVS/MASTG 的移动应用安全测试（Android + iOS）——静态逆向（Flutter AOT、Unity IL2CPP、React Native/Hermes、原生 ARM64、Mach-O/Swift）、SAST（manifest/IPC、存储、加密、签名）、动态分析（Frida/objection、TLS 固定 + root/越狱绕过、流量拦截）以及隐私测试。
io.github.omnigent-ai/omnigent/docker
在任意 Docker 主机上以 Docker compose 栈（server + Postgres）运行 Omnigent 服务器——笔记本、VPS、手动操作的 EC2，或作为任何容器平台部署的底层。当用户要构建镜像、拉起 compose 栈、调试已有主机上的栈，或为新平台扩展该栈时调用。
io.github.Arize-ai/phoenix/phoenix-design
Phoenix 前端的设计系统约定——布局、对话框、错误展示、BEM CSS 类命名与 CSS 设计令牌。在 app/src/ 中构建 UI、命名 CSS 类、创建或使用令牌、处理错误或设计对话框交互时使用。
io.github.mastra-ai/mastra/react-best-practices
来自 Mastra 工程团队的 React 性能优化指南。在编写、审查或重构 React 代码以保证最优性能模式时使用；涉及 React 组件、数据获取、包体积优化或性能改进的任务会触发。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.alpic-ai/skybridge/mcp-app-builder
指导开发者创建和更新 MCP 应用。覆盖完整生命周期：对照 UX 指南头脑风暴想法、初始化项目、实现工具/视图、调试、运行开发服务器、部署并将应用接入 ChatGPT。当用户想创建或更新 MCP 应用、MCP 服务器或使用 Skybridge 框架时使用
io.github.openai/codex/review-agent
对指定代码变更执行只读、缺陷优先的审查，返回所有可行动的发现。当其他代理委托审查未提交变更、基础分支 diff、某个提交或自定义审查指令时使用。
io.github.kortix-ai/suna/design-foundations
与产出形态无关的设计指导——适用于 CSS、PowerPoint、matplotlib、PDF 或任意视觉输出。另含一份面向幻灯片、文档与报告（非 Web 资产）的精选命名字体/配色主题目录。
io.github.mem0ai/mem0/mem0
Mem0 Platform SDK,为 AI 应用添加持久记忆。触发条件:用户提到 "mem0"、"MemoryClient"、"记忆层"、"记住用户偏好"、"持久上下文"、"个性化",或需要为聊天机器人、agent 或 AI 应用添加长期记忆。涵盖 Python SDK(mem0ai)、TypeScript SDK(mem0ai)及框架集成(LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Pipecat、LlamaIndex、AutoGen、LangGraph),也涵盖开源自托管的 Memory 类。模糊查询时这是默认的 mem0 技能。不触发:CLI 命令、终端使用或 shell 脚本(用 mem0-cli),或 Vercel AI SDK/@mem0/vercel-ai-provider/createMem0(用 mem0-vercel-ai-sdk)。
io.github.daiki-beppu/youtube-automation/automation-update
Use when 让下游仓库将 automation 跟进到最新发布时。触发语：“跟进”“升级”“automation-update”。从 bump pin 到 yt-skills sync、提交的一站式向导。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples
当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。
io.github.agentscope-ai/AgentTeams/mcp-server-management
当管理员要求配置 MCP 工具服务器（如 GitHub、天气 API）、轮换凭证、授予/撤销 worker 对 MCP 工具的访问，或通过 YAML 添加自定义 API 集成时使用。
io.github.simstudioai/sim/emcn-design-review
审查 UI 代码是否符合 emcn 设计系统——组件、设计令牌、模式与约定。
io.github.simstudioai/sim/react-query-best-practices
审查 React Query 的用法是否符合最佳实践——key 工厂、staleTime、mutation 以及服务端状态归属。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples
当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.JetBrains/intellij-community/testing
关于在 IntelliJ 代码库中通过 tests.cmd 运行测试的全面参考。在运行、调试或排查测试执行问题时使用。
io.github.JetBrains/intellij-community/testing
关于在 IntelliJ 代码库中通过 tests.cmd 运行测试的全面参考。在运行、调试或排查测试执行问题时使用。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
