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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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AI图像与视频生成
fal-generate
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
利用fal.ai AI模型,本技能可以实现高质量的图像和视频内容生成。适用于所有需要创意视觉素材、进行多媒体内容创作或概念原型设计的场景。核心功能是将文本描述转化为复杂的视觉媒体。
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Groq多模态工作流:语音、图像、语音合成
groq-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
该工作流是基于Groq的综合多模态解决方案,超越了基础的聊天补全功能。它支持超快速的音频转录(Whisper),利用视觉模型进行图像理解,以及高质量的文本转语音合成。适用于实时内容处理、多媒体分析和自动化内容生成等场景。
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图片到视频生成:AI动画化
klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动,并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外,还可以设置起始和结束帧,适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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Kling AI模型选择目录
klingai-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本技能是Kling AI模型的综合参考手册。它详细列出了视频生成(文本到视频/图生视频)、图像修复、唇形同步和虚拟试穿等多种模型的特性。用户可根据项目需求,从速度、质量和成本方面对比模型,选择最合适的模型用于内容创作。
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Kling AI生产环境部署检查清单
klingai-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前,系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略(如重试逻辑和超时设置)、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标,帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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Kling AI 文本转视频生成
klingai-text-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
该工具提供Kling AI API,允许用户通过文本描述生成高质量、电影级的视频内容。它支持专业模式、摄像机控制(如平移、倾斜、缩放)和音频同步,非常适合需要构建专业文本到视频生成工作流的内容创作者和开发者。
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Perplexity API安全防护与使用策略
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制,以及来源引用质量评分,旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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进阶提示词库与应用指南
prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
这是一个全面的、经过实战检验的提示词库,旨在帮助用户提升与大型语言模型(LLMs)的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景,提供结构化的模板,确保AI输出的高质量和实操性。
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高级LLM评估技术
advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论,包括直接评分和配对比较,并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差(如位置偏差、长度偏差)。它指导用户如何选择合适的评估指标,并构建结构化的Prompt,以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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GEO内容质量E-E-A-T评估
geo-content
zubair-trabzada/geo-seo-claude
178
分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号,指导AI引用与结构优化。
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