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AI视频生成核心工作流

runway-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本指南详细介绍了使用Runway等平台进行高质量视频生成的进阶工作流。它教会用户掌握关键技巧，包括复杂的提示词工程（主体+动作+场景+风格），选择最合适的模型（如gen4_turbo），以及调整视频的持续时间和宽高比。此外，还展示了高效的批量生成方法，帮助用户一次性创建多组连贯的视频素材。
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SAM2交互式目标分割

segmentation-sam2
SharpAI/DeepCamera
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这是一个基于Meta Segment Anything 2 (SAM2)模型的先进AI工具，用于交互式、像素级的目标分割。用户只需点击图像或视频中的任意对象，即可自动生成精确的分割掩码。该功能支持点/框提示、跨帧视频跟踪，并与Annotation Studio深度集成，是进行大规模数据标注和视频分析的理想解决方案。
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生产级AI模型部署架构

together-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一套用于构建可扩展、高可用、成本高效的AI服务层的参考架构。它涵盖了完整的AI生命周期管理，包括智能模型路由（实现成本与性能的权衡）、响应缓存、异步批量处理和模型微调管线管理。适用于需要跨多个开源模型提供高可用性的企业级应用。
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Gemini AI 科学文献检索

gemini-search
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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利用 Gemini 强大的 AI 能力进行广域、全面的学术文献发现。它超越了传统关键词搜索的限制，能够将研究主题分解成多个角度、别名和子问题，提供对学术文献（包括代码和最新预印本）的深度调研。
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多模型共识评估商业备忘录

cross-eval
alirezarezvani/claude-skills
475
该命令用于对高风险商业备忘录进行多模型共识评估。它将备忘录提交给多个大型AI模型（如Claude、Codex、Gemini）进行独立审阅，从而识别出核心共识、关键分歧点和潜在风险。适用于M&A、融资、战略转型等不可逆的重大决策，作为决策前的独立安全网。
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学术论文同行评审模拟器

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Imbad0202/academic-research-skills
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该工具模拟国际期刊的严格同行评审流程，由包括主编和魔鬼代言人在内的五位专家组成。它从方法论、学科专业、跨学科视角和核心论点挑战等多个维度评估论文，最终提供结构化的编辑决策和修改路线图。适用于初次投稿、修改验证和方法论重点分析等多种场景。
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论文维基知识点自动填充

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于自动完善研究维基中的论文草稿（TODO部分）。该技能从多个外部来源（如arXiv/alphaxiv）获取信息，并将10个结构化的TODO占位符（如方法、关键结果、开放问题）填充为完整的段落摘要，从而将不完整的研究草稿转化为完整的知识库。
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动态多智能体工作流引擎

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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多模型共识决策流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能实现了LLM委员会（Council）机制，用于对复杂难题进行多角度深度分析。核心流程包括：多个LLM并行独立回答、模型之间相互排名，以及由指定主席LLM进行最终综合提炼。它能确保输出结果权威、全面，适用于需要多方视角达成共识的场景。
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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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