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Runway AI视频生成集成

runway-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
本技能用于集成Runway ML平台，允许开发者通过Python SDK编程方式生成高质量视频和编辑图像。适用于任何需要利用先进AI创意功能，例如将文本提示转换为视频，或在CI/CD流程中管理复杂创意任务的场景。提供了完整的API调用模式和错误处理指南。
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Runway AI 常见错误处理指南

runway-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
本技能提供了一套完整的Runway AI平台错误处理模式和最佳实践。它不仅展示了使用Python SDK进行视频生成（例如图片转视频）的代码示例，还详细解决了API调用中常见的错误代码（如权限不足、配额用尽），帮助用户确保创意AI工作流的稳定和可靠运行。
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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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Together AI大模型开发调试包

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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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Together AI SDK安装与API配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
本指南详细介绍了Together AI SDK的安装和认证流程。它涵盖了使用Python和Node.js两种环境进行SDK的安装，配置必要的API密钥，并验证与OpenAI兼容API的连接。适用于需要进行开源模型推理和精调的开发者。
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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 SDK开发模式

together-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
本技能包提供了使用Together AI API的生产级开发模式。它包括单例客户端管理、带重试逻辑的错误封装和请求构建器，用于处理所有LLM推理任务。内容涵盖了OpenAI兼容API的使用，确保开发者能够构建稳定、高性能的AI应用，并支持聊天、嵌入和微调等多种场景。
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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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分析Copilot历史生成个性化指令

vardoger-analyze
github/awesome-copilot
63
该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格，从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件，使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整，提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成，保护数据隐私。
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上下文知识图谱管理系统

mini-context-graph
github/awesome-copilot
473
这是一个高级知识管理系统，它结合了原始文档存储、结构化知识图谱和动态Wiki层。它能一次性摄取文档，自动抽取实体和关系，构建一个持续积累、相互引用且具备可溯源性的复杂知识网络。适用于需要深度研究、知识积累和复杂推理的企业级应用场景。
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