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创作者作品关联定位剧集

tv-crew-cross
EverMind-AI/EverOS
482
当问题提示目标剧集的导演、编剧或主创人员曾参与其他可识别的作品时，应利用这些跨作品信息作为关键线索。将这些次要作品作为搜索锚点，首先识别出创作者本人，然后通过其完整的作品集回溯，从而高效、准确地定位到目标影视剧。
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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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Webflow数据安全与合规处理

webflow-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
本技能指导用户如何处理Webflow生态系统中的敏感数据，包括从表单提交和电商订单中识别、加密和脱敏个人身份信息（PII）。核心目标是确保数据处理流程符合GDPR、CCPA等国际数据隐私法规，并建立完善的数据留存机制，实现数据合规化。
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Wispr Flow 语音转文本调试工具

wispr-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
本调试包旨在为开发者提供与 Wispr Flow 语音转文本 API 的全面集成指南。它覆盖了从低延迟 WebSocket 流媒体到标准 REST API 调用的各种最佳实践。适用于构建复杂的语音控制应用、听写工具，或任何需要稳定语音识别和错误处理机制的场景。
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Wispr Flow语音转文字API集成

wispr-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本指南是Wispr Flow语音转文字API的集成文档，为开发人员提供构建语音驱动应用的技术指导。内容涵盖通过WebSocket或REST API实现语音流传输、实时听写，以及处理代码和开发术语的上下文识别，适用于构建高精度语音输入功能。
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Wispr Flow语音转文本API使用指南

wispr-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
本指南为开发者提供了关于集成Wispr Flow语音转文本API的最佳实践和详细说明。内容涵盖速率限制管理、选择WebSocket流式传输和REST端点、处理常见错误代码（如401），以及优化上下文感知能力，尤其适用于提升代码和开发术语的识别准确性。是构建可靠、低延迟语音应用的关键参考资料。
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Wispr Flow语音转文本API安全指南

wispr-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南为开发者提供了集成Wispr Flow语音转文本API的关键安全和技术指导。内容涵盖了API密钥、访问令牌等安全认证的最佳实践，以及如何使用WebSocket进行实时流式传输、处理常见的错误码和提高代码/开发语境下的识别准确性。
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Wispr Flow语音转文本Webhooks集成

wispr-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
465
本技能旨在指导开发者使用 Wispr Flow 语音转文本 API 及其 Webhooks 进行集成。它详细介绍了实现实时语音识别的最佳实践，包括低延迟的 WebSocket 流媒体和 REST API 调用。适用于需要构建语音输入、实时转录或任何高级音频处理功能的应用程序。
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技能编写与结构化指南

write-a-skill
mattpocock/skills
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本技能提供了一套系统化的流程，用于创建和完善新的AI代理技能模块。它指导用户完成需求收集、制定结构化文件（如SKILL.md和REFERENCE.md）以及优化技能描述，确保AI能够准确识别和调用新功能。适用于需要从零开始构建、撰写或优化复杂AI技能的场景。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
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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
240
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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