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网页无障碍指南
accessibility
tech-leads-club/agent-skills
277
基于 WCAG 2.1 的网页无障碍审计指南,涵盖可感知、可操作、可理解、稳健原则及替代文本、对比、键盘、焦点、媒体等示例实践。
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Bash Linux 脚本模式指南
bash-linux
sickn33/antigravity-awesome-skills
354
本指南是针对Linux和macOS环境的Bash Shell脚本综合参考手册。它涵盖了从基础的命令操作符到高级的脚本编写模式,内容包括文件查找、文本处理(grep, sed, awk)、进程控制、环境变量管理和网络请求(curl)。是提升系统自动化能力和掌握命令行编程的必备知识库。
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AI代码补全与智能提示
cursor-tab-completion
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
利用AI技术提供实时、上下文感知的代码补全和智能提示。该功能能根据当前文件、打开的标签页乃至代码注释预测代码片段(幽灵文本),实现即时接受或修改。旨在显著提高编码效率,帮助开发者快速、准确地完成函数体和代码逻辑。
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Deepgram API 错误排查指南
deepgram-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
245
本指南全面收录了Deepgram API的常见错误代码(HTTP/WebSocket),提供了从API密钥验证、音频格式优化到代码重试机制的排障流程。是开发人员进行语音转文本(STT)服务集成的必备参考资料。
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Deepgram语音转录快速上手
deepgram-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本示例提供了一个关于Deepgram语音转文本的最小化工作示例。它展示了如何使用TypeScript和Python两种语言,从URL或本地文件对音频进行转录。用户可以学习基本API模式,包括使用高级功能如说话人识别(Diarization)和选择最佳模型(如nova-3),非常适合初次集成和测试Deepgram服务。
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Deepgram SDK 生产最佳实践
deepgram-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
421
为使用 TypeScript 和 Python 集成 Deepgram 提供了生产级别的代码模式和最佳实践。本指南涵盖了单例客户端管理、Aura 文本转语音合成,以及复杂的音频智能流程(如摘要、话题和情感分析)。适用于任何需要构建健壮、标准化的 Deepgram 集成系统,或进行代码重构和版本升级的开发者。
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Deepgram SDK升级与迁移指南
deepgram-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
本指南为开发者提供了Deepgram SDK从旧版本(v3/v4)迁移到新版本(v5)的完整路线图。它详细介绍了版本升级的破坏性变更,包括API对比和最佳实践代码,并指导用户完成模型从Nova-2到Nova-3的升级,确保语音识别和文本合成流程的平稳过渡。
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ElevenLabs 语音自动化
elevenlabs-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
231
通过 Composio MCP 一键驱动 ElevenLabs 文本转语音工作流:生成语音、查看音色/模型、核对订阅额度、流式播放并重取历史音频。
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Evernote笔记创建与管理
evernote-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
该工作流覆盖了Evernote笔记的完整生命周期管理。它提供了结构化的方法来创建新笔记(支持纯文本、清单和ENML格式)、检索内容、更新内容,并实现笔记、笔记本和标签的复杂组织管理。适用于开发复杂的笔记应用和内容管理系统。
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结构化数据提取与批量网页抓取
firecrawl-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
这是一个高级工作流,用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能:使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取;高效批量抓取多个已知URL;以及快速生成网站地图,发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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设备端大型语言模型集成指南
foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
59
本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型(LLM)。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性,所有计算都在本地完成。
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Groq SDK最佳实践模式
groq-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本指南提供了适用于TypeScript和Python的Groq SDK生产级最佳实践模式。它涵盖了客户端单例管理、类型安全的文本生成、流式传输处理、健壮的错误处理(如速率限制和API错误),以及指数退避重试机制,帮助开发者构建稳定可靠的LLM应用。
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