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深度学术研究智能体团队
deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
91
由13个智能体组成的通用深度研究团队,支持完整研究、快速简报、论文评审、文献回顾、事实核查、三段式文献扫描、苏格拉底式引导研究与系统综述(含元分析)等8种模式,覆盖研究问题构建、文献检索、来源核实、跨源综合、偏倚评估与 APA 7.0 报告撰写。
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AI歌曲与音乐生成
music-and-singing-studio
opensquilla/opensquilla
88
这是一个专业的音频内容生成工具,能够创作高质量的背景音乐(BGM)、广告曲、器乐铺底或带人声演唱的完整歌曲。它支持根据用户设定的情绪、节奏、演唱风格和语言等复杂参数,生成原创且符合版权规范的音乐作品。
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AI图像生成与编辑工具
nano-banana-pro
opensquilla/opensquilla
149
本工具通过OpenRouter强大的AI模型,实现单张图片的高质量生成与编辑。用户可使用文本提示词生成概念图、产品渲染等场景,或结合输入图片进行图生图编辑。支持多种宽高比和分辨率,适用于专业的视觉内容创作流程。
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Seedance 2.0 AI视频生成器
seedance-2-prompt
opensquilla/opensquilla
215
基于Seedance 2.0模型,可根据结构化的英文提示词生成3-15秒的AI视频片段。支持提供首帧图像和风格/身份参考图,以保持角色和场景的一致性。该工具支持多种云端后端,适用于制作分镜脚本、短片概念或电影级场景。
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语音转换与音色克隆工作室
voice-conversion-studio
opensquilla/opensquilla
449
专业的语音转换工具,用于将本地音频录音源转换为已授权的目标音色。该系统管理着复杂的转换流程,需严格检查源文件及目标音色的版权和授权,并支持设定目标语言、情绪、语速等细节参数,确保转换质量和合规性。
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文本转语音配音工作室
voiceover-studio
opensquilla/opensquilla
483
通过此工作室,您可以将任何书面脚本转换为高质量的专业语音旁白。功能覆盖产品演示、IVR系统提示、播客朗读和短视频口播等多种场景。支持精确控制语种、口音、情感和语速,旨在提供专业级、可直接使用的音频内容。
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基于Garak的LLM红队安全测试
red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具,用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型(支持OpenAI API、Hugging Face等)发送数千个对抗性提示词,系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线,验证安全卫士的有效性,或为AI风险评估提供定量证据。
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模型内存需求估算
hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存(VRAM)或系统内存。它通过HTTP范围请求实现,无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例,并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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本地GGUF大型语言模型部署
huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的指南,用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型(LLMs)。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置,以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口,适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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AI智能循环设计与审计
loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能管理AI智能体(Agent)的可重复工作流程(Loop)的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会,进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程,确保流程符合有效的反馈系统。
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使用TRL训练和微调大型语言模型
trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用此技能,您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求,利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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跨模型任务派发与评审
dispatch
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
这是一个强大的插件,允许用户在Claude Code内部,将任务派发给外部的AI命令行工具(如Codex或Gemini)。它支持多模型工作流,用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于,它不会简单回显结果,而是综合提炼,并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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