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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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SAM2交互式目标分割

segmentation-sam2
SharpAI/DeepCamera
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这是一个基于Meta Segment Anything 2 (SAM2)模型的先进AI工具，用于交互式、像素级的目标分割。用户只需点击图像或视频中的任意对象，即可自动生成精确的分割掩码。该功能支持点/框提示、跨帧视频跟踪，并与Annotation Studio深度集成，是进行大规模数据标注和视频分析的理想解决方案。
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使用Together AI进行模型推理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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领域通用语言词汇表构建

ubiquitous-language
mattpocock/skills
410
本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语，生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念，并提出领域专家认可的规范性术语，帮助用户构建一致且严谨的领域模型，特别适用于需要遵循领域驱动设计（DDD）的项目。
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清除AI写作模式痕迹

unslop
sickn33/antigravity-awesome-skills
248
unslop是一个命令行工具，用于对文本进行后期处理，旨在移除AI生成文本中常见的、可识别的写作模式和痕迹。它可作为发布文档、博客文章或任何来自大型语言模型（LLM）内容的最终校验步骤，确保内容更自然、更具人性化，提升最终发布质量。
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AI视频制作与生成工作流

video
coreyhaines31/marketingskills
397
本技能旨在成为专业的视频制作专家，指导用户利用AI生成模型（如Sora、Veo）和程序化框架（如Remotion、Hyperframes）来创建、生成和制作专业级的视频内容。适用范围广泛，包括产品演示、功能解释视频、社交媒体短片制作、AI虚拟人讲解以及大规模批量内容生成。
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基于Schema的后台权限控制

webiny-admin-permissions
webiny/webiny-js
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本技能提供了一个强大的基于Schema的权限管理系统，用于在管理后台界面实现精细化的权限控制。开发者只需定义权限模型（域Schema），即可自动生成相关的UI表单、可注入的权限检查逻辑和组件属性。它支持管理复杂的多实体、不同作用域（如全域/自有）和各类操作行为，适用于构建复杂的后台管理系统。
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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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音频内容生成与合成

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nexu-io/open-design
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这是一个专业的音频内容生成工具，能够根据需求生成高质量的配乐、片头、画外音和音效。它集成了多种主流AI模型，支持从简单的文本指令到复杂音乐结构（如情绪弧线）的完整流程，适用于市场营销、视频剪辑和多媒体内容制作。
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创意海报与插画生成器

image-poster
nexu-io/open-design
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这是一个功能强大的、提供商无关的图像生成工具，专注于创作高质量的单一图像资产，包括海报、关键艺术和编辑插画。该工具流程结构化，通过按顺序组建提示词（主体、光照、色调、镜头等），确保无论底层模型如何，都能输出具有专业级艺术水准和一致性的视觉概念。
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网页数据源追溯审计工具

mock-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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.NET MVVM视图模型工具集

mvvm-toolkit
github/awesome-copilot
493
本工具集为.NET应用程序提供实现MVVM（Model-View-ViewModel）模式的核心功能。它通过源代码生成器和基类，简化了可观察属性、命令和数据验证的编写过程，有效减少了样板代码。支持WPF、WinUI 3、MAUI、Avalonia等主流跨平台UI框架。
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