编程与开发 · 第 25 页

使用预训练模型检测图片目标的工具箱，可通过推理接口返回目标标签、得分和边界框，并查看或保存可视化结果。

对图片执行文字检测和识别的工具，可选择检测与识别模型，并输出文字、置信度和检测区域。

使用预训练模型对图片或视频进行姿态估计的工具，提供统一推理接口以及预测结果可视化。

使用预训练模型对图片进行语义分割的工具，可返回标签掩码与彩色可视化，并把处理结果保存到文件。

OpenEvals 为大语言模型应用提供评估构建组件，可使用语言模型按评价提示词判断应用输出，并通过自定义参数与评价要求适配具体任务。

PaddleDetection 是目标检测开发套件，连接数据准备、模型训练、评估、导出与部署，并可用配置文件调整检测流程。

PaddleSeg 通过配置文件组织图像分割模型的训练、评估与预测，并可导出部署所需的预测模型。

以节点组织语言模型任务的开发框架，将共享数据准备、计算执行和结果写回分开处理，并支持失败重试。

本地只读审计工具，检查RAG答案声明的引文ID与已批准检索来源是否覆盖声明，输出解析、可用与覆盖三项指标及规则发现。

连接编程智能体和任务清单的终端编排工具，按优先级选择任务、构建提示并循环执行，提供实时输出和会话恢复。

支持离线部署的 OCR 工具，可识别图片中的文字，并提供 Python 调用和识别结果可视化。

R&D-Agent 是数据驱动研发智能体框架，可围绕论文提取和实现模型，并支持实验反馈、模型优化与运行记录查看。

为语音应用提供语音活动检测、转写与可选实时文本更新的 Python 库，支持麦克风及外部音频。

ReviewCerberus 使用 AI 分析 Git 分支差异，按严重程度整理代码审查问题并生成报告，也可通过 GitHub Action 输出拉取请求反馈。

提供机器学习训练、预处理和评估工具，可将数据变换与预测模型放入同一 Pipeline。

SHAP 使用 Shapley 值相关方法解释机器学习模型的输出，将特征对预测的贡献表示为数值，并提供瀑布图、力图及特征关系等可视化方式。

在本地运行语音识别、语音合成和说话人处理，可按平台选择程序、语言接口及相应模型。

Shippie（原 Code Review GPT）是代码审查智能体，会读取差异并用开发工具探索代码库，提出针对性审查意见。它支持 GitHub Actions、按需 PR 评论触发，以及本地暂存区审查。