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Runway AI视频生成模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
236
本技能提供了Runway SDK的完整实现模式，用于执行高级的AI视频生成任务。用户可以通过官方Python SDK，实现从文本描述生成视频、或将图片转化为视频等复杂的媒体创作流程。内容涵盖了部署、任务执行、结果获取和错误处理，适用于创意媒体自动化和视频生产工作流。
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Runway AI安全基础

runway-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本技能旨在指导用户掌握Runway平台的AI视频生成和创意功能。内容涵盖了从SDK配置、图像转视频生成到错误代码处理的完整流程，帮助开发者安全、高效地在应用中集成高质量的AI视频工作流。
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Runway AI视频生成工具包

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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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Runway Webhooks AI视频生成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
本技能为Runway Webhooks提供了实现模式，用于处理AI视频生成、图像编辑和创意AI工作流。通过使用Python SDK示例，开发者可以触发复杂的视频创建任务（如图生视频），并处理异步结果。适用于将高端创意AI功能集成到开发应用中。
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智能体技能全周期创建与优化

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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

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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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Together AI模型部署集成服务

together-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Together AI性能调优指南

together-performance-tuning
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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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
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。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
220
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
179
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
395
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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