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Adobe本地开发流程配置
adobe-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
391
本指南提供了一个完整的Adobe本地开发工作流,旨在加速App Builder项目的开发和调试。它涵盖了使用`aio` CLI进行环境配置、实现热重载,并指导如何编写单元和集成测试,确保与Adobe API的快速、可靠迭代和故障排除。
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Anima代码性能优化工具
anima-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
397
用于系统性提高Anima代码生成的性能。该工具集包含三项核心功能:基于文件的缓存机制(带过期时间),实现增量生成(仅处理修改过的组件),以及代码输出优化(去除注释和冗余空白)。适用于需要加速批量组件生成或提升生产环境构建效率的场景。
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Claude API 调试信息收集
anth-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本工具用于收集Anthropic Claude API的全面诊断证据。当遇到持续的API连接或功能问题时,使用此工具可以获取关键的`request-id`、速率限制头、SDK版本和连接状态,从而为撰写详尽的支持工单提供关键信息,加速故障排除过程。
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CoreWeave GPU推理服务部署
coreweave-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制(如A100/H100),到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践,适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。
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优化Fondo财务工作流程
fondo-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本技能旨在为财务团队提供一套完整的Fondo工作流优化方案。主要通过设置自动分类规则、优化与外部会计师的沟通流程,并利用数据导出缓存机制,显著加速月结周期。帮助财务人员实现更高效、更准确的财务报告和结账操作,全面提升运营效率。
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Framer本地开发工作流指南
framer-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
210
本指南详细介绍了为Framer插件和组件搭建完整的本地开发环境。它指导用户使用Vite实现热重载,利用Vitest进行单元测试,并集成Framer服务器API。整个流程旨在加速设计和开发周期,帮助用户快速构建可交互的原型。
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Glean本地开发与模拟环境
glean-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本工具提供一套完整的Glean企业搜索API本地开发工作流。它允许开发者模拟本地搜索结果、数据源和连接器,从而在无需实际Glean部署的情况下开发和测试自定义的搜索界面和数据连接器。支持在模拟模式和沙箱模式之间切换,加速开发迭代,确保构建健壮的企业搜索应用。
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Shopify 诊断信息采集包
shopify-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
用于收集全面的Shopify调试证据,包括API版本兼容性、权限范围、速率限制状态和环境详情。通过生成包含所有诊断信息的压缩包,帮助用户在遇到持续性平台问题时,提供完整准确的证据,加速问题解决流程。
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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实时目标检测
yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
399
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
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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