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Ideogram高级图像工作流工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供Ideogram的高级次级工作流，实现超越基础文生图的全面图像处理。核心功能包括魔术填充（局部编辑）、重组（风格迁移）、放大增强、图像描述（图文结合）和画幅重构。适用于专业的图像精修、风格转换和内容增强。

Ideogram 图像生成入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用Ideogram API生成AI图像的完整入门示例。它提供了cURL、TypeScript和Python等多种语言的实战代码，涵盖了从基础调用到高级参数设置（如风格、比例）的全部流程。非常适合开发者进行API集成测试和快速上手。

Ideogram AI图像生成参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于构建大规模AI图像生成系统的参考架构。它指导开发者如何建立完整的资产生成流程，包括使用结构化模板确保品牌风格一致性，调用Ideogram的多API功能，并实现从图像生成到最终CDN部署的完整工作流。适用于构建品牌资产系统和可扩展的AI集成。

奇灵AI风格迁移与特效指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。

AI视频续写与延展工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供基于Kling AI的视频延展功能，允许用户基于已有的视频片段（通过任务ID引用）进行无缝续写和延伸。只需提供新的场景描述（prompt），即可生成与原视频风格和主题高度一致的后续内容。适用于需要创建长篇、连续叙事或多幕电影级内容的AI视频创作场景。

PyTorch模型因果干预

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

稳定扩散图像生成指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。

推理驱动图像简报

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SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

该技能将用户意图转化为Gemini 3风格的结构化创意简报，通过muapi.ai生成具备物理逻辑、光照和文本精度的高保真图像。

数字 DNA 思维画像

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

埃隆·马斯克深度模拟代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一款深度模拟埃隆·马斯克的AI代理。它能以极高的保真度模仿其心理和沟通风格，应用“第一性原理”进行思考。适用于需要从科技、能源、空间探索或AI等复杂领域获得具有马斯克式批判性思维和洞察力的用户。

模拟Yann LeCun AI专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级角色扮演技能，模拟了卷积神经网络（CNN）的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史，或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平，提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。

雅恩·勒昆的AI哲学与教学法

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念，以及驱动主流AI公司（如Meta、OpenAI、Google）的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比，将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。

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