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搜索 API调用 ，共找到 459 条记录
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API SDK代码生成器

api-sdk-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能能够为任何REST API自动生成一套完整、生产级别的客户端SDK和API封装库。它能处理认证、重试逻辑、数据模型层和资源管理等所有样板代码，支持多种主流语言（如Python, TypeScript）。适用于任何需要通过代码调用外部服务的场景，极大提高开发效率。
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Gemini API 交互技能

gemini-interactions-api
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于调用Gemini API，支持文本生成、多轮对话、多模态理解、图像/视频创建、函数调用等多种高级交互功能。适用于需要构建复杂AI应用和实现生产级AI功能的开发者。
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Gemini实时流媒体API开发

gemini-live-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导开发者使用Gemini Live API构建实时、双向、多模态的流媒体应用。它涵盖了通过WebSocket实现的低延迟语音、视频和文本流传输，以及VAD、函数调用和会话管理等高级功能。适用于构建对话式AI、视频会议和复杂的实时交互体验。
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Hugging Face API 工具构建器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建可重用命令行工具的技能，专门用于与Hugging Face API交互。它可以帮助用户实现复杂的、自动化的数据流程，通过链式调用和管道处理，从模型、数据集等资源中获取、丰富和处理数据，适用于构建高级数据管道和自动化任务。
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蒙特卡洛数据质量修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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用量计费定价模型设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供一套全面的用量计费定价模型设计框架。内容涵盖开发者接受的计费指标（如API调用、存储），指导如何构建透明、易懂的定价页和成本预测工具，确保计费过程既能体现价值，又不会让用户产生意外的费用顾虑。
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DeepAPI：网络爬取与研究工作流

deepapi
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集成了DeepAPI，提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据，并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。
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代码API精确验证

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alirezarezvani/claude-skills
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本技能作为一个代码编写前的现实检查层，用于确保所有API调用、导入和方法访问都确实存在于用户当前运行的特定版本中。它能有效防止由于模型“幻觉”或错误假设而导致的运行时错误，从而保证代码的准确性和可靠性。
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提取YouTube视频字幕和文本

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取，从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用，系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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零成本代码结构转换

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ruvnet/ruflo
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这是一个高性能的代码结构转换工具，用于执行简单的、确定性的代码重构（如移除控制台日志、var转const）。它利用WASM核心进行结构性修改，速度极快，且无需调用任何昂贵的大模型API。非常适用于CI/CD流程、自动化批量重构和对成本敏感的开发工作流，尤其强调确定性和速度。
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六边形架构模式实现

hexagonal-architecture
affaan-m/ECC
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本指南详细介绍了六边形架构（端口与适配器模式），指导如何将核心业务逻辑从外部技术细节（如数据库、Web框架、API调用）中完全解耦。它强调定义明确的边界，确保领域模型独立性，从而极大地提升了系统的可测试性、可维护性，并允许在不重写业务规则的前提下替换基础设施。
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