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Kling AI视频生成生产级开发套件

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个生产就绪的Python SDK，用于提供与Kling AI API集成的完整模式。它封装了JWT自动刷新、结构化请求/响应模型、长任务的指数退避轮询机制以及详细的错误处理。适用于构建稳定、高可靠性、需要高级文本或图像到视频合成能力的应用程序。
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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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Kling AI 文本转视频生成

klingai-text-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具提供Kling AI API，允许用户通过文本描述生成高质量、电影级的视频内容。它支持专业模式、摄像机控制（如平移、倾斜、缩放）和音频同步，非常适合需要构建专业文本到视频生成工作流的内容创作者和开发者。
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Kling AI模型升级与迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了安全迁移Kling AI视频生成模型版本（如v1.x到v2.x）的全面指导。内容涵盖了版本间的兼容性变更、参数差异、功能矩阵（包括原生音频和相机控制）以及代码示例，帮助开发者理解如何进行模型升级、A/B测试和实现可靠的回滚机制，确保API集成顺利。
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AI视频续写与延展工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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知识蒸馏：大模型压缩

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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Kontent AI 自动化操作

kontent-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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借助 Rube MCP 上的 Composio Kontent AI 工具包，规范先搜索工具再校验连接、按 schema 执行多工具任务的流程，实现可靠内容自动化。
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labs64授权自动化

labs64-netlicensing-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Labs64 Netlicensing 操作，先检索工具架构、确保连接处于激活状态，再按会话和架构要求执行工具，有效避免变更带来的问题。
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Lambda Labs GPU 云指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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针对 Lambda Labs GPU 云实例的使用手册，包含适用场景、控制台/SSH/API 启动流程、GPU 选型、价格优势，以及带有 Lambda Stack 的持久化存储等实战细节。
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Landbot自动化指南

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具包实现场景化的 Landbot 流程自动化，强调工具发现、连接检查、执行规范、内存与会话管理以及 Schema 合规使用。
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Langbase 自动化指南

langbase-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Langbase 操作，涵盖连接管理、工具发现、模式校验与执行流程，提醒保持会话、分页和模式一致性以保障稳定执行。
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LangChain LLM应用架构指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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