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习惯钩模型框架

hooked-ux
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
362
指导团队通过钩子模型（触发-行为-可变奖励-投入）审视习惯循环，优化启动与留存，并在伦理边界内评分与推动用户从刻意使用向自动化习惯演进。
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持久视频智能

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
通过 Memories.ai 大型视觉记忆模型搜索导入社交媒体或会议视频，打造可反复查询的知识库、摘要和问答能力，便于追踪内容趋势与创作者。
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AI.MD结构化指令转换

ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
将 CLAUDE.md 等自然语言指令转为 AI.MD 的结构化标签格式，减少 token、提高模型执行率，适合在不同 LLM 工具间迁移规则并强化合规性。
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地理实体结构化数据助手

geo-schema
zubair-trabzada/geo-seo-claude
278
Geo Schema 工具扫描页面结构化数据、验证 Schema.org 规范、标记缺失的 GEO 模型并生成可用的 JSON-LD 和 GEO 报告，帮助实体 SEO 团队让 AI 平台更稳妥地识别品牌。
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本地大模型部署指南

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
提供本地大模型部署的全流程指引，包括推理引擎、量化格式、模板配置，强调显存计算与隐私保护，助力在有限硬件上安全运行。
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fal.ai 媒体生成套件

fal-ai-media
affaan-m/everything-claude-code
346
通过 fal.ai MCP 聚合图像、视频、音频生成模型，支持 Nano Banana 快速草图与高保真渲染、Seedance/Kling/Veo 3 生成带声音的视频，以及 CSM-1B 和 ThinkSound 的语音/音效生成，用统一工具链响应各类媒体创作需求。
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LLM结构化输出策略

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
274
指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。
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