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Runway AI视频生成和编辑
runway-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
322
本技能提供RunwayML API的实现模式和SDK示例,用于进行高级的AI视频生成、图生视频任务和创意工作流。用户可以利用此工具生成电影级内容、编辑多媒体素材,并有效管理API使用成本。
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Runway AI 视频生成工具包
runway-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
390
本调试工具包提供了RunwayML的开发模式和SDK集成指南,专注于AI视频生成和创意内容创建。用户可以通过此工具包执行图像转视频等高级任务,它包含了完整的代码示例和错误处理机制,非常适合需要将专业级AI视频功能集成到应用中的开发者。
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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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使用Runway生成AI视频
runway-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
本技能指导如何使用Python SDK通过Runway平台实现文本到视频的AI生成流程。用户可以输入详细的文本提示,调用Gen-3 Alpha模型创建视频任务,并通过任务轮询和下载步骤获取最终的视频文件。适用于需要将AI创意视频生成能力集成到工作流的开发者。
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Runway AI视频生成工作流
runway-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
本指南详细介绍了RunwayML平台的性能调优和实现模式。它提供了一个实用的Python SDK代码示例,用于执行高级AI任务,包括使用gen3a_turbo等模型进行图像到视频的转换和高质量创意内容的生成。适用于需要将创意AI能力集成到应用中的开发者。
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Runway AI视频生成工作流
runway-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
437
本技能提供Runway ML平台的API使用指南和实现模式,重点演示了如何使用Python SDK进行图像到视频的生成。内容涵盖了完整的开发流程,并详细指导用户如何处理API速率限制、认证失败以及配额不足等常见错误,确保AI视频生成任务顺利完成。
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Runway AI视频生成模式
runway-sdk-patterns
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 Webhooks AI视频生成
runway-webhooks-events
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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智能家居视频异常检测基准
smarthome-video-anomaly-benchmark
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成本调优指南
together-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本指南提供一套全面的成本优化方案,用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理(inference)、微调(fine-tuning)和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术,从而在保证性能的同时,最小化AI运行成本。
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Together AI大模型开发调试包
together-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节,包括模型推理、精调和部署,支持主流开源模型。同时,它详细列出了常见的API错误代码及解决方案,帮助开发者高效解决问题,顺利完成AI项目开发。
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使用Together AI进行模型推理
together-hello-world
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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