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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视频生成开发流程
runway-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能提供了RunwayML的开发循环支持,用于创意人工智能和视频生成。用户可以通过使用Python SDK,编写代码实现从文本或图像到高保真视频的生成。适用于本地开发环境,支持复杂的视频制作、编辑和媒体生成工作流。
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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-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本技能提供了一份完整的Runway AI视频生成生产流程检查清单和实现指南。它指导用户如何使用Python SDK进行图像到视频的生成,涵盖了从代码实现到高级模型调用、任务状态等待等全流程步骤。此外,还包含了针对API密钥和配额不足等常见错误的专业处理方法,适用于需要将AI视频生成功能集成到生产系统的开发者。
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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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智能体技能全周期创建与优化
skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
370
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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上下文到产品需求文档生成器
to-prd
mattpocock/skills
207
本技能能够将当前的对话上下文和代码库理解,自动提炼并生成一份完整的《产品需求文档》(PRD)。它帮助用户系统化地梳理问题、定义用户故事、记录实现决策和测试计划,最终将结果提交为GitHub Issue,实现从讨论到开发规范的流程转化。
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故障排查与TDD修复计划
triage-issue
mattpocock/skills
157
用于系统性地排查报告的故障或问题。该技能通过探索代码库,找到问题的根本原因,并生成一份结构化的GitHub Issue。修复方案严格遵循测试驱动开发(TDD)的红-绿周期,确保提出的解决方案具有高稳定性和持久性。
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Webiny CLI自定义命令扩展
webiny-cli-extensions
webiny/webiny-js
370
本技能指导开发者如何使用`CliCommandFactory`模式扩展Webiny CLI,添加自定义命令行。学习定义完整的命令结构、处理类型化参数、利用`Ui`服务进行输出,并实现数据迁移、代码生成、部署脚本等复杂的自动化开发流程。
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编写结构化开发计划
writing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
268
适用于复杂的、多步骤的软件开发任务。该技能生成高度结构化、遵循TDD、DRY等最佳实践的实现计划。它将大功能拆解为原子化的小步骤任务,详细规定了文件修改、编写失败测试、最小化实现代码和提交操作,确保开发过程具备极高的系统性和可执行性,适合AI代理或团队协作。
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通用研究知识结构化编译器
ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
340
这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入,如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件(ARA),提取核心知识原子,构建认知图谱,最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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自动为代码库配置AI环境
ai-ready
github/awesome-copilot
252
该技能用于分析整个代码库,确保其为AI贡献和开发工具链做好优化。它可以自动生成关键的配置文件,如`AGENTS.md`、Copilot指令、CI工作流和Issue模板。它还会学习您现有的PR评审模式,为项目栈定制最佳配置。适用于需要为高级AI辅助开发准备代码库的场景。
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