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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论,用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量,适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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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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Runway AI视频生成与创意集成
runway-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本集成提供了与Runway强大AI创意平台的程序化连接。它允许开发者通过SDK执行高级任务,例如根据文本提示生成高清视频、进行图像到视频的转换,或应用复杂的AI创意效果。适用于需要集成生成式媒体和影视制作功能的应用开发场景。
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Runway ML SDK 安装与配置
runway-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
114
本指南提供详细的步骤,用于安装和配置Runway ML SDK。内容涵盖Python和Node.js两种环境的先决条件、API密钥设置以及连接验证。掌握此流程后,开发者即可顺利开始利用Runway平台进行高保真度的AI视频生成、图像编辑和创意内容创作。
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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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Together AI生产部署清单
together-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份完整的M/Ops指南,用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节,包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制(如断路器和重试)、以及全面的监控和成本控制,确保大型语言模型(LLM)服务的稳定性和可靠性。
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Together AI迁移与API指南
together-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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
240
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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实时目标检测:OpenVINO加速
yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
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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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云攻击方法论
offensive-cloud
SnailSploit/Claude-Red
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面向 AWS、Azure、GCP 的云安全攻击与渗透方法论,涵盖身份识别、凭据收集、枚举、提权、持久化、数据外传、横向移动、无服务器与云上 Kubernetes 攻击及规避检测,适用于授权评估。
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