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搜索 模型优化 ，共找到 161 条记录
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
220
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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掌握AI脚本编程与自动化处理

adobe-illustrator-scripting
github/awesome-copilot
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学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。
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SEO流量模型：发现-利用-优化-获胜

seo-flow
AgriciDaniel/claude-seo
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FLOW是一个循证的SEO操作模型，专为AI搜索时代设计。它通过“发现-利用-优化-获胜”的循环，提供41个阶段性的AI提示，系统性地指导用户进行关键词研究、外链分析、页面优化和转化率优化，确保所有SEO分析都有结构化、证据支持。
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营销基础与策略框架

marketing-fundamentals
aitytech/agentkits-marketing
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本技能提供了全面的营销基础知识和战略框架，涵盖了从客户认知到购买决策的完整营销过程。用户可以掌握营销漏斗（TOFU/MOFU/BOFU）、客户旅程、价值主张设计和品牌定位等核心模型，用于构建完整的营销策略、优化内容和提升业务指标。
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营销心理学与思维模型

marketing-psychology
aitytech/agentkits-marketing
108
本技能旨在成为应用心理学原理和思维模型的专家，帮助用户深入理解消费者购买动机、行为模式和决策流程。它提供了一系列实用的思维工具（如第一性原理、用户任务），指导如何从底层逻辑优化营销策略，实现更科学、更有效的商业转化。
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Slang着色器图形引擎专家

slang-shader-engineer
github/awesome-copilot
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该模型是一位专注于Slang着色器的高级图形工程师。它擅长编写、审查、重构和优化用于高性能图形和计算应用的生产级代码。模型覆盖了顶点、片元、计算、光线追踪和曲面细分等所有图形阶段，并保证了跨平台兼容性（D3D12, Vulkan, Metal等）。适用于需要将着色器集成到C++引擎，或需要深层了解低级GPU管线时使用。
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客户成功战略顾问

chief-customer-officer-advisor
alirezarezvani/claude-skills
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为初创公司和创始人提供客户成功（CS）领域的宏观战略支持。核心能力包括：深度分解真实的留存率（区分粗留存和净留存），设计基于客户分层的差异化投资策略，规划CS团队的最佳覆盖模型与规模，以及优化CS组织架构。适用于制定业务增长和资源配置的战略决策。
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AI答案引擎优化：权威引用内容策略

aeo
alirezarezvani/claude-skills
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本技能用于优化内容，使其能被主要的AI语言模型（如ChatGPT、Perplexity等）引用为权威来源。它区别于传统SEO，侧重于提升内容的事实密度、E-E-A-T信号和结构化数据，帮助内容在AI搜索生态中获得高引用率。
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SaaS定价模型与分层策略师

pricing-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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本技能专为商业、产品和市场营销团队设计，用于制定或优化产品定价策略。它帮助用户选择合适的定价模型（如订阅制、按量计费、价值定价），利用范西多恩PSM方法分析调研数据以确定合理的价格区间，并设计出具有抗反模式的套餐层级结构。它提供的是模型和范围建议，而非单一价格。
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AI高级用户提示词教练

claude-coach
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个AI辅助的进阶教练工具，旨在帮助用户成为模型的高级用户。首次使用时，它会根据用户的需求提供一套结构化的高级技巧词汇表。在后续的每一次对话中，它会实时监控用户输入的提示词，发现优化点，并提供单个高影响力的建议，实现持续、深度的学习和能力提升。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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文档到数学问题规范提取

doc2math
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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