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RunAPI AI模型命令行工具

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RunAPI CLI是专用的执行层，用于与RunAPI的AI模型套件进行交互。它允许开发者通过命令行或CI/CD流程，程序化地生成多种模态内容，包括图片、视频和音频。用户可以使用它来提交单次任务、管理异步任务，并向各种服务（如Suno、Claude、Gemini）传递复杂的JSON请求体，是构建健壮AI自动化工作流的关键工具。

Azure备份遥测周报生成器

azurebackup-telemetry-report

该工具用于生成Azure备份MCP工具集的周度遥测报告。它通过查询Kusto集群的实时生产数据，进行高级错误分析，并将故障分为客户错误、Azure服务错误和MCP工具Bug三类。报告还将使用情况与合并的PR和发布记录关联，生成Outlook兼容的HTML摘要，用于评估工具的整体运行健康度和稳定性。

代码重复检测工具

kucherenko/jscpd

jscpd是一个专业的代码质量检测工具，用于扫描项目代码库，找出所有复制粘贴或重复的代码片段。它支持广泛的编程语言，不仅能准确识别重复代码块，还能量化重复率。通过提供多种报告格式和重构工作流，帮助开发者有效地维护代码的唯一性和整洁度。

长时构建监控与修复

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opensquilla/opensquilla

这是一个高级元技能，用于监控长时间运行的构建任务（如模型微调或CI构建）。它通过tmux会话捕获输出，利用子代理自动诊断错误，并提出修复方案，最后将整个诊断和修复过程记录到内存中。适用于排查间歇性故障和持续集成流程。

堆栈跟踪错误诊断工具

meta-stack-trace-investigator

opensquilla/opensquilla

当用户提供堆栈跟踪、运行时错误或失败日志时，此工具会自动启动多阶段调查流程。它不仅能结构化解析错误信息，还会系统性地搜索代码库历史、相关Issue和代码差异，将所有证据汇集到一个结构化的调查报告中，帮助用户快速定位问题根源并解决Bug。

从剧本生成SRT字幕文件

srt-from-script

opensquilla/opensquilla

该工具用于解析结构化的短剧脚本，并自动生成时间轴准确的SRT字幕文件。它根据每个镜头的持续时间计算累计时间戳，确保字幕时间与剧本中的语音内容精确同步。适用于短视频制作的后期字幕处理。

前端代码转Stitch设计

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google-labs-code/stitch-skills

该技能旨在自动化将现有的前端代码（如使用React、Vite等构建的Web应用）迁移至Stitch设计系统。它遵循多步骤工作流：首先，提取一个独立的静态HTML文件；其次，分析源代码组件和样式表，生成完整的设计系统文档(DESIGN.md)；最后，将HTML文件和设计系统文档上传到目标Stitch项目，实现代码到设计的转换和迭代。

从源码提取设计系统

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该技能能够分析任何前端代码库（如React, Vue, Svelte, Tailwind等），从源码文件中提取完整的设计系统文档。它无需运行或构建应用，即可准确地提取颜色、排版、间距、组件模式等视觉元素。非常适用于进行设计审计、记录项目视觉语言或将现有设计系统迁移到设计工具中。

提取静态自包含HTML

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用于从任何现代Web应用（如React、Next.js等）捕获一个完全独立、自包含的静态HTML文件。该工具会自动解析所有CSS样式并内嵌图片（Base64），确保生成的页面可以在没有外部网络连接的情况下独立查看和分享，适用于UI状态捕获或资产准备。

静态图片转视频（AI失败回退）

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该技能可以将单张静态图片（PNG/JPG）通过Ken-Burns缩放平移效果，生成一段短视频。它主要设计用作自动化视频工作流的可靠回退机制。当上游AI视频生成步骤因内容审核失败（如面部识别或音频安全问题）时，此动画生成器可以确保生成一个有效的占位符片段，从而保证下游的合并步骤能够顺利完成最终成品，维持创作流程的连续性。

Webhooks API抽象与工具集

webiny-api-webhooks-catalog

webiny/webiny-js

本模块是Webiny框架提供的综合性Webhook抽象和工具集。它涵盖了事件载荷（Payload）、核心Webhook模型、交付机制，以及Webhook调度器（Dispatcher）和工厂（Factory）等核心服务。功能包括事件路由、数据验证和安全签名，适用于构建复杂的后端API事件驱动型集成系统。

AWS最佳架构实践审查

aws-well-architected-review

github/awesome-copilot

本工作流自动化执行AWS最佳架构实践（WAF）审查。它扫描您的IaC文件和现有架构，根据安全、可靠性、成本等六大支柱识别风险和最佳实践偏差。生成的报告将创建可执行的GitHub问题，并提供代码级别的修复建议，帮助您持续优化云架构。

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