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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.
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Cria interfaces frontend distintas e de nível de produção com alta qualidade de design, gerando código criativo e polido e design de UI que evita a estética genérica de IA. Use para construir componentes web, páginas e aplicações, ou para estilizar/embelezar UIs web.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
Guia para criar servidores MCP (Model Context Protocol) de alta qualidade que permitem que LLMs interajam com serviços externos por meio de ferramentas bem projetadas. Use ao construir servidores MCP para integrar APIs ou serviços externos, seja em Python (FastMCP) ou Node/TypeScript (MCP SDK).
Design e Frontend
#api
#llm
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#test
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Conjunto de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai, utilizando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que exigem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui, não para artefatos HTML/JSX simples de arquivo único.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
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Ler descrição completa Recolher descrição Qdrant - Vector Similarity Search Engine
High-performance vector database written in Rust for production RAG and semantic search.
When to use Qdrant
Use Qdrant when:
Building production RAG systems requiring low latency Need hybrid search (vectors + metadata filtering) Require horizontal scaling with sharding/replication Want on-premise deployment with full data control Need multi-vector storage per record (dense + sparse) Building real-time recommendation systems **Key
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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