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AI图像生成技能

imagen
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
该技能利用Google Gemini强大的图像生成模型，能够创建高质量、上下文相关的视觉内容。它在开发中用途广泛，特别适用于前端开发中的占位符图片、技术文档的流程图和插图，以及任何需要可视化概念、架构图或UI资产的场景。
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邮件预热与营销分析管理

instantly-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
本工作流旨在管理完整的邮件外联和营销活动生命周期。核心功能包括：通过启用和配置邮件账号预热，逐步建立和提升发件人信誉度；监控预热健康指标；以及提取详细的活动分析报告，包括打开率、回复率和退信率，帮助用户优化营销策略，确保邮件高质量送达。
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Airvisual 自动化工具集

iqair-airvisual-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
157
通过 Composio 的 Rube MCP 体系，自动完成 Iqair Airvisual 的工具发现、连接校验与执行，确保先查 schema、再按字段输入数据，适合重复运行的空气质量操作流程。
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自动PR迭代与CI状态同步

iterate-pr
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本技能自动化处理Pull Request的完整质量保障生命周期。它能系统地收集CI检查失败报告和分级代码审查反馈。工作流程指导用户进行根因分析、应用最小化修复、回复评论，并持续提交更新，直至所有检查全部通过，确保代码合并的质量和可靠性。
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TypeScript项目架构脚手架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
370
这是一个专业的TypeScript项目架构脚手架工具。它可以根据用户需求，生成符合行业最佳实践的完整项目结构，涵盖Next.js全栈应用、React+Vite单页应用以及Node.js API等多种类型。它集成了pnpm、Vite等现代工具链，确保项目具备类型安全、清晰的模块划分和完善的测试配置，帮助开发者快速搭建高质量的开发环境。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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持续改进与防错原则

kaizen
sickn33/antigravity-awesome-skills
474
本技能指南结合了“持续改进”（Kaizen）和“防错设计”（Poka-Yoke）的理念。适用于需要提升代码质量、重构系统或优化开发流程的场景。强调采用增量改进、从设计阶段预防错误，而非事后修复，实现稳步、可靠的软件进化。
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Kling AI API错误诊断与修复

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
362
本技能提供了一份全面的Kling AI API错误参考手册。它详细介绍了各种HTTP状态码（如400、401、429）、任务失败原因（如内容违规、配图质量低）以及JWT令牌刷新和指数退避的错误处理方法。适用于视频生成或API集成出现故障时的故障排除和调试。
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图片到视频生成：AI动画化

klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动，并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外，还可以设置起始和结束帧，适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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Kling AI模型选择目录

klingai-model-catalog
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本技能是Kling AI模型的综合参考手册。它详细列出了视频生成（文本到视频/图生视频）、图像修复、唇形同步和虚拟试穿等多种模型的特性。用户可根据项目需求，从速度、质量和成本方面对比模型，选择最合适的模型用于内容创作。
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Kling AI视频性能优化指南

klingai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
450
本指南提供了优化Kling AI视频生成流程的综合策略。它指导用户如何根据使用场景，在速度、质量和成本之间做出权衡，从而选择最佳的模型和参数。内容涵盖性能基准测试、连接池优化、缓存策略和提示词工程最佳实践，确保生成过程高效且高质量。
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Kling AI生产环境部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本清单旨在确保将Kling AI视频生成功能部署到生产环境前，系统具备高度的鲁棒性和安全性。它涵盖了认证机制、错误处理策略（如重试逻辑和超时设置）、成本控制、内容安全审查和详细的监控指标，帮助开发者全面完成上线前的质量和功能验收。
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