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Modal 无服务器 Python 平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
495
Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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Anima API成本优化与管理

anima-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
64
本技能提供一套全面的Anima API成本优化方案。通过实现生成缓存、增量更新检测和智能调用策略，可以大幅减少不必要的API调用次数，从而有效降低SaaS设计到代码的转换成本。特别适用于管理大型项目和控制API使用预算。
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Grammarly CI/CD集成测试

grammarly-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
用于配置Grammarly的CI/CD流程，实现代码和文档的自动化内容质量检查。该流程通过GitHub Actions在每次提交流程（PR）运行单元和集成测试，验证API连接，并强制执行内容质量门限（如最低语法分数），确保代码和文档质量。
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Abridge AI性能调优

abridge-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本工具提供结构化的方法和代码示例，用于优化Abridge的临床AI集成，特别针对高并发、大规模企业部署场景。它重点关注整个工作流的关键延迟降低，涵盖音频流传输、笔记生成流程和FHIR数据推送等多个环节，确保系统具备服务大型医疗机构的能力。
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QuickNode区块链RPC错误诊断与修复指南

quicknode-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南为开发者提供了快速诊断和修复使用QuickNode端点时遇到的常见区块链RPC错误。内容涵盖Nonce过低、Gas不足、执行回滚、频率限制等问题，并提供了基于ethers.js或viem的具体代码修复方案。
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语音转文本开发集成指南

wispr-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供完整的Wispr Flow语音转文本API集成指南。本技能指导开发者如何将语音输入功能集成到开发工作流中，支持低延迟的WebSocket流式传输和REST API调用。适用于构建语音控制应用、实时代码或命令行指令的转录功能，确保在编程和开发场景下的准确性和稳定性。
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语音转文字API核心工作流

wispr-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本核心工作流旨在指导开发者集成Wispr Flow的语音转文字API。它支持低延迟的WebSocket流式传输和标准的REST API调用。适用于构建语音驱动应用、实时转写工具或需要高精度转录代码、命令行和技术术语的场景。
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Wispr Flow 语音转文字API配置

wispr-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何集成 Wispr Flow API，用于实现高级语音转文字转录功能。内容涵盖了使用WebSocket流式传输（推荐，低延迟）和REST API端点，包括API密钥配置、认证设置以及获取客户端访问令牌的步骤。适用于构建实时语音输入、代码编辑器或听写工具等语音驱动型应用程序。
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Wispr Flow语音转文本API使用指南

wispr-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了关于集成Wispr Flow语音转文本API的最佳实践和详细说明。内容涵盖速率限制管理、选择WebSocket流式传输和REST端点、处理常见错误代码（如401），以及优化上下文感知能力，尤其适用于提升代码和开发术语的识别准确性。是构建可靠、低延迟语音应用的关键参考资料。
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穴居小队子代理预设

cavecrew
JuliusBrussee/caveman
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Cavecrew 定义三种子代理预设：investigator（代码定位）、builder（小修改）和 reviewer（差异审查）。它们以压缩的‘穴居人’风格返回结果，降低主上下文 token 消耗，使定位-修改-验证流程和多轮开发更高效、更持久。
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Slang着色器图形引擎专家

slang-shader-engineer
github/awesome-copilot
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该模型是一位专注于Slang着色器的高级图形工程师。它擅长编写、审查、重构和优化用于高性能图形和计算应用的生产级代码。模型覆盖了顶点、片元、计算、光线追踪和曲面细分等所有图形阶段，并保证了跨平台兼容性（D3D12, Vulkan, Metal等）。适用于需要将着色器集成到C++引擎，或需要深层了解低级GPU管线时使用。
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复杂度优化：降低Big-O性能

complexity-cuts
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套系统化的代码重构流程，用于优化现有代码的时间和空间复杂度（Big-O）。它指导开发者识别性能瓶颈（如嵌套循环、N+1查询），并遵循“一次变换，验证，停止”的严格规则进行优化，确保代码既高效又语义准确。
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