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领先计算机视觉架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills

提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。

CPU/边缘本地大模型推理

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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。

端到端计算机视觉系统部署

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alirezarezvani/claude-skills

提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力，从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化（ONNX/TensorRT）和生产部署，确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。

Supabase扩展与性能优化

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本技能旨在指导用户掌握Supabase的进阶扩展策略，确保项目能够应对高并发生产负载。内容涵盖了六个关键维度：设置只读副本进行报告查询、利用连接池（Supavisor）管理数据库连接、升级计算资源、通过CDN缓存存储资产、实现边缘函数区域部署，以及进行大表分区，是高性能后端架构的必备知识。

Cloudflare边缘计算开发专家

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本技能专注于Cloudflare边缘计算生态系统，是部署和优化边缘无服务器函数的专家指南。内容涵盖Workers、KV、D1、耐久对象等核心技术，适用于构建高性能、低延迟的全栈应用，并处理边缘安全和数据存储需求。

Fly.io 安装与身份认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何安装 flyctl 命令行工具，并配置 Fly.io 平台的身份认证。它涵盖了交互式登录和使用API令牌（包括用户、部署和组织令牌）的多种认证方法，是进行边缘计算部署和自动化 CI/CD 流程的关键步骤。

Fly.io 部署入门指南

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本教程展示了如何将一个最小化的“Hello World”应用部署到Fly.io平台。它涵盖了两种部署方式：使用简便的`flyctl`命令行工具进行快速部署，或通过程序化的Machines API进行高级部署。适用于初学者入门Fly.io项目，或构建全球边缘计算架构的场景。

Fly.io 边缘部署 SDK 模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个使用 TypeScript 实现的、为 Fly.io Machines REST API 提供的生产级模式 SDK。它提供了一个类型安全的客户端，用于管理虚拟机在多个全球区域的完整生命周期（创建、状态等待、删除）。该库集成了健壮的错误处理和重试机制，确保了边缘计算应用的可靠多区域部署能力。

Qdrant部署方案选择指南

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github/awesome-copilot

本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud（零运维）和Qdrant EDGE四种部署模式，帮助用户根据项目需求（如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟）来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。

Coral TPU实时物体检测

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SharpAI/DeepCamera

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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