Claude Data Annotation
End-to-end data annotation toolkit. Prep raw data, design annotation schemas, annotate interactively with Claude (small scale) or scaffold Gemini batch inference (large scale…
Пакет плагинов · от danielrosehill
Коротко
Claude Data Annotation: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель danielrosehill. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-10-21. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-26.
End-to-end data annotation toolkit. Prep raw data, design annotation schemas, annotate interactively with Claude (small scale) or scaffold Gemini batch inference (large scale), and publish to Hugging Face.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add danielrosehill/claude-code-plugins
/plugin install data-annotation@danielrosehillГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества danielrosehill/claude-code-plugins (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.1.0 | Форки (GitHub): 1 Звёзды (GitHub): 1 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| danielrosehill | danielrosehill/claude-code-plugins | 31 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 7
annotate-with-claudehf-annotation-spacehf-setupingest-sourceinit-dataset-reposcaffold-annotation-envshape-dataset
Агенты: 6
column-curatordata-profilerformat-normalizerpii-scannerreview-annotationsschema-designer
Что менялось
- Community GitHub marketplaces: выпущена версия 1.1.0 (была 1.0.0)
- Community GitHub marketplaces: изменился состав (частей теперь 13): добавлено: скилл hf-annotation-space
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Run data annotation and evaluation tasks with vetted domain experts: create, publish, get results.
-
Corpus-to-dataset pipeline for AI training data curation. Ingests sources, synthesizes examples, generates DPO/KTO preference pairs, applies decontamination, and exports to…
-
Image annotation, incl. histopathology: nuclei, outlines, QC → QuPath/COCO/YOLO. No GPU.
-
pixlint io.github.amitsingh-24/pixlint
Lint, curate & prepare computer-vision datasets from your AI assistant — MCP server, 67 tools
-
Create evaluation datasets in JSON, CSV, or JSONL format for Dokimos
-
Feature metadata management for multimodal data and ML pipelines. Provides guidance on feature definitions, versioning, metadata stores, and testing.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Classify documents, extract structured fields, mask PII, export JSONL/RAG datasets for AI agents.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Local-first knowledge vaults for project docs and specs. Tagged, versioned, full-text searchable.
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
-
Honeydew AI plugins for semantic data modeling and data analysis — 9 skills, 3 hooks, multi-platform support.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Answer product and business questions with data
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Notion workflows for implementation planning, research synthesis, meeting preparation, and knowledge capture.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Corpus-to-dataset pipeline for AI training data curation. Ingests sources, synthesizes examples, generates DPO/KTO preference pairs, applies decontamination, and exports to…
-
Create evaluation datasets in JSON, CSV, or JSONL format for Dokimos
-
Feature metadata management for multimodal data and ML pipelines. Provides guidance on feature definitions, versioning, metadata stores, and testing.
-
AI/ML skills including prompt engineering, RAG, and chunking strategies
-
Annotated screenshots for AI agents: steps, Skitch-style arrows, boxes, labels, solid redaction.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
A runtime-portable 5-agent quality gate that adjudicates text artifacts before they ship. Five role-conditioned LLM deliberators run a 2-round async protocol with cross-read…
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Generate presentations, documents, and webpages.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
MCP server for interacting with Atlan services including asset search, updates, and lineage traversal for comprehensive data governance and discovery.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Run data annotation and evaluation tasks with vetted domain experts: create, publish, get results.
-
Image annotation, incl. histopathology: nuclei, outlines, QC → QuPath/COCO/YOLO. No GPU.
-
pixlint io.github.amitsingh-24/pixlint
Lint, curate & prepare computer-vision datasets from your AI assistant — MCP server, 67 tools
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Classify documents, extract structured fields, mask PII, export JSONL/RAG datasets for AI agents.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
local-delegate io.github.ZahiriNatZuke/local-delegate
Delegate mechanical text tasks to a local OpenAI-compatible LLM to save Claude quota.
-
Semantic knowledge engine for Obsidian with auto-classification and DAG hierarchy
-
mcp-grok io.github.AceDataCloud/mcp-grok
MCP server for Grok Imagine AI video generation
-
air-blackbox-mcp io.github.airblackbox/air-blackbox-mcp
EU AI Act compliance scanner for Python AI agents. 14 tools across 6 articles.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
Local-first memory for AI coding agents — Markdown + SQLite FTS5, shared across editors via MCP.
-
redash-mcp io.github.seob717/redash-mcp
Connect Redash to Claude -- query data, manage dashboards, and run SQL with natural language.
-
mistral-mcp io.github.Swih/mistral-mcp
Mistral MCP server: extract invoices and documents from text, Markdown or OCR into typed JSON.
-
Compile documents into a cited knowledge wiki. Retrieve evidence, query, and review via local MCP.
-
Typed AI judgments for agents: choice, score, and yes/no probabilities instead of prose.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.