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TechSmith自动化安全基础
techsmith-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
106
本指南提供了使用TechSmith Snagit和Camtasia进行自动化流程的安全性及技术基础知识。它详细介绍了通过Snagit COM API实现屏幕截图自动化,以及使用PowerShell和Python(pywin32)进行脚本编写和错误处理的最佳实践,适用于企业级内容创作和批量处理场景。
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TechSmith自动化API迁移指南
techsmith-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
本指南为使用TechSmith Snagit COM API和Camtasia进行自动化流程升级和迁移提供了全面的技术指导。它详细介绍了脚本编写的关键步骤、输入/输出常量映射以及错误处理机制,旨在帮助用户实现稳定可靠的屏幕捕获和视频编辑自动化。
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TechSmith捕获与编辑自动化
techsmith-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
154
本技能提供全面的指南,用于将TechSmith产品(如Snagit和Camtasia)集成到自动化工作流中。它重点讲解如何利用TechSmith Webhooks和Snagit COM API,实现在PowerShell和Python等脚本环境中的批量渲染、屏幕捕获和视频编辑等自动化操作。
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思考伙伴:策略探索与决策支持
thought-partner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
371
这是一个结构化的思考伙伴模式,旨在帮助用户解决模糊、复杂或开放式的难题。它不会直接提供答案,而是扮演启发者的角色:通过提问、挑战假设、提供多方视角(如利益相关者视角)和进行流程重构,引导用户系统性地梳理思路。特别适用于产品经理和业务决策者,用于探索缺乏明确解决方案的战略问题。
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规划分解:生成可操作的GitHub任务
to-issues
mattpocock/skills
491
本技能用于将宏大的产品计划、规格或PRD分解为一系列可独立执行、可追溯的GitHub任务(Issues)。它采用“垂直切片”(Tracer Bullet)方法,确保每个任务都能贯穿系统的所有层级(如UI、API、数据库),实现从需求到可落地的工单任务的结构化流程,生成清晰、可管理的开发任务列表。
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上下文到产品需求文档生成器
to-prd
mattpocock/skills
207
本技能能够将当前的对话上下文和代码库理解,自动提炼并生成一份完整的《产品需求文档》(PRD)。它帮助用户系统化地梳理问题、定义用户故事、记录实现决策和测试计划,最终将结果提交为GitHub Issue,实现从讨论到开发规范的流程转化。
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Together AI API 错误处理指南
together-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
86
本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中,它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。
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使用Together AI微调大语言模型
together-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南,用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型(LLMs)进行定制化微调。流程包括:准备结构化的训练数据(JSONL格式)、上传文件、创建微调任务、监控训练状态,并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Together AI成本调优指南
together-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本指南提供一套全面的成本优化方案,用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理(inference)、微调(fine-tuning)和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术,从而在保证性能的同时,最小化AI运行成本。
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Together AI大模型开发调试包
together-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节,包括模型推理、精调和部署,支持主流开源模型。同时,它详细列出了常见的API错误代码及解决方案,帮助开发者高效解决问题,顺利完成AI项目开发。
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使用Together AI进行模型推理
together-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型(如Llama、Mixtral)性能,或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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