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领先计算机视觉架构师

computer-vision-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。

AI视频续写与延展工具

klingai-video-extension

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。

计算机视觉处理

processing-computer-vision-tasks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件，通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务，快速获取内容洞察。

通用物体分割模型

segment-anything-model

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 Meta AI 的 Segment Anything Model，用交互式点/框提示或自动生成遮罩完成零样本图像分割，便于快速制作数据集并融合到视觉流水线中。

计算机视觉生产级工程技能

senior-computer-vision

alirezarezvani/claude-skills

涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。

Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。

SAM2交互式目标分割

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SharpAI/DeepCamera

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。

用户通用信息档案管理

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memodb-io/Acontext

本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。

临床笔记结构化分段处理

segmenting-clinical-sections

maziyarpanahi/openmed

本功能用于将非结构化的临床病历（如主诉、现病史、既往病史等）分割成带有规范标签和LOINC代码的独立片段。这种结构化的分段处理至关重要，它确保了下游的命名实体识别（NER）和去标识化任务能够获取完整的上下文信息。这大大提升了医疗文本处理的准确性和专业性。

放射学报告结构化

structuring-radiology-reports

maziyarpanahi/openmed

本技能用于将放射科的自由文本报告（如CT、MRI、X光片等）转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分（技术、发现、印象），并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息，支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。

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