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Runway AI视频生成工具包

runway-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
463
本技能提供RunwayML平台的集成模式，专注于AI视频和图像生成。用户可以通过Python SDK调用API，实现从文本提示到视频素材的自动化创建流程。适用于需要程序化访问前沿创意AI能力，构建媒体处理和创意应用场景的开发人员。
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智能体技能全周期创建与优化

skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
288
本技能提供了一个完整的、结构化的流程，指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段，确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。
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智能体技能优化与诊断

skill-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件，从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题，生成优先级的优化报告（P0/P1/P2），从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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智能家居视频异常检测基准

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SharpAI/DeepCamera
277
本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。
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Together AI模型部署集成服务

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供了一套生产级容器化集成服务，用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API，实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制，确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。
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使用Together AI进行模型推理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
299
本技能提供关于使用Together AI平台进行性能调优、推理和模型微调的综合指南。它支持与Together AI的OpenAI兼容API工作，涵盖模型部署、使用多种开源模型（如Llama, Mixtral）以及实现高效、低成本的批量推理最佳实践。
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Together AI迁移与API指南

together-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
171
本指南旨在为使用Together AI平台的开发者提供全面的API迁移和升级策略。内容详细覆盖了模型ID弃用、微调/聊天补全的API模式变更，帮助用户确保其应用程序在推理和模型部署过程中保持高可用性和兼容性。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
391
基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。
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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
399
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面，识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体（如人、车、狗等）。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化，实现极低的延迟（如320x320下约4ms），非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
235
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。
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实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
298
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。
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