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共 1518 个技能
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Together AI Webhook事件处理器

together-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
本工具用于处理来自Together AI的异步Webhook事件。它允许开发者构建健壮的、事件驱动的机器学习（ML）工作流。通过订阅这些Webhook（例如微调完成、批处理结果、模型弃用），可以避免频繁轮询API状态，从而实现高效的自动化ML部署和监控。
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亚洲音乐曲目追踪指南

track-asian-music
EverMind-AI/EverOS
199
本技能提供了一套针对K-pop、J-pop、菲律宾等亚洲音乐类型的深度搜索策略。它指导用户如何通过加入地域关键词、理解偶像团体的发展周期和文化细节，进行更精确的曲目和艺人查找，避免搜索结果过于泛泛。
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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
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Superpowers 技能使用规范

using-superpowers
jnMetaCode/superpowers-zh
252
在任何对话开始时使用的元技能，确立如何查找与调用技能。要求在做出任何响应（包括澄清性问题）之前先调用 Skill 工具，并规定流程技能优先于实现技能的优先级规则与红线清单。
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AI视频内容制作指南

video
coreyhaines31/marketingskills
359
本指南是专业的视频内容制作手册，涵盖了使用AI模型、程序化框架和虚拟形象来创建、生成和制作高质量视频内容。无论是产品演示、科普解释、社交媒体短片还是广告素材，都能帮助用户高效掌握视频制作流程。
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Wispr Flow语音转文本API调优

wispr-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
该技能提供使用Wispr Flow进行语音转文本API集成的成本优化和技术指南。内容涵盖WebSocket流式传输、REST API使用、上下文理解（如编程代码）和错误处理的最佳实践，帮助开发者构建高级语音应用。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
391
基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。
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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
399
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面，识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体（如人、车、狗等）。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化，实现极低的延迟（如320x320下约4ms），非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
235
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。
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实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
298
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。
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通用研究知识结构化编译器

ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
119
这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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分析Copilot历史生成个性化指令

vardoger-analyze
github/awesome-copilot
63
该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格，从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件，使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整，提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成，保护数据隐私。
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