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共 18950 个技能
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技能编写与结构化指南

write-a-skill
mattpocock/skills
61
本技能提供了一套系统化的流程，用于创建和完善新的AI代理技能模块。它指导用户完成需求收集、制定结构化文件（如SKILL.md和REFERENCE.md）以及优化技能描述，确保AI能够准确识别和调用新功能。适用于需要从零开始构建、撰写或优化复杂AI技能的场景。
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产品经理专业文档写作助手

writer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
专业的文档写作伙伴，专注于产品管理（PM）文档的撰写、润色和结构优化。无论是撰写产品需求文档（PRD）、项目周报，还是给高管的邮件，它都能确保内容结构清晰、重点突出，并严格遵循“结论先行”的最佳实践，帮助用户提升文档的专业度和可读性。
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编写实现计划

writing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
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此技能用于在编写代码前根据规格说明生成多步骤任务的实现计划。它定义文件结构、任务粒度及测试驱动开发步骤，确保代码清晰可测。包含自检机制和执行交接选项，适用于 AI 代理或开发者协作。
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系统会议论文结构蓝图

writing-systems-papers
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供了一套完整的系统会议（如OSDI, SOSP）论文撰写结构蓝图。它详细规划了论文的页数分配、各章节的写作模板（如五句摘要、问题-差距-洞察结构）和专业的写作模式，确保学术论文结构严谨，符合顶级会议要求。
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X平台缺陷漏洞分类与处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能能够摄取X/Twitter上的用户投诉，自动检测、分类并聚类相关的缺陷Bug。它结合代码库证据和预设的路由规则，评估缺陷严重性并分配给对应的服务团队，帮助产品团队实时掌握产品健康状况。
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Node.js API微支付封装

x402-express-wrapper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于在Node.js/Express API服务中集成x402支付墙。它强制要求调用方通过Base L2支付USDC小额费用，实现API级别的机器间（M2M）自动化付费和商业化。该封装作为中间件，确保每次API调用都经过付费验证和原子化结算。
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全面的Xcode开发与自动化工具

xcodebuildmcp
getsentry/XcodeBuildMCP
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XcodeBuildMCP是一个统一的开发技能集，用于简化整个移动和桌面应用的开发生命周期。它取代了原始的命令行工具（如xcodebuild, simctl），提供结构化的工作流，支持iOS、macOS、watchOS、tvOS和visionOS等多个平台。功能涵盖项目发现、模拟器与真机管理、UI自动化（手势、视图检查）、日志捕获以及LLDB深度调试，极大地简化了跨平台复杂的构建、测试和运行流程。
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Xcode构建与工作流自动化

xcodebuildmcp-cli
getsentry/XcodeBuildMCP
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这是XcodeBuildMCP CLI的官方技能，为复杂的苹果开发任务提供统一的接口。它简化了跨越iOS、macOS、watchOS等平台的构建、测试、运行、调试和UI自动化流程。使用此工具可以简化多阶段工作流，无需依赖原始且复杂的xcodebuild命令。
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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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