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Spring Boot 测试驱动开发

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提供 Spring Boot 场景下的 TDD 指南，涵盖 JUnit 5、Mockito、MockMvc、Testcontainers、JaCoCo 等实践，适用于新增接口、修复缺陷或重构，并强调高覆盖率与 CI 验证。

标注数据管理工具

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SharpAI/DeepCamera

本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。

进阶AI数据集标注工具

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SharpAI/DeepCamera

这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法，包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能，并将数据导出为标准的COCO格式，极大地优化了整个数据集构建流程。

YOLO模型微调与部署

SharpAI/DeepCamera

该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。

YOLO 2026实时目标检测

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SharpAI/DeepCamera

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。

Coral TPU实时目标检测

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SharpAI/DeepCamera

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。

Expo现有项目集成指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了如何将Expo和React Native逐步集成到已有的原生iOS或Android应用中（棕地开发）。它解决了在现有项目中引入新技术栈的挑战，并提供了两种核心实现方案：独立集成（AAR/XCFramework）和深度集成（直接修改原生构建系统）。

Quarkus事件驱动开发测试

本指南专注于Quarkus 3.x的测试驱动开发（TDD）流程，特别针对事件驱动架构。它整合了JUnit 5、Mockito、REST Assured、Apache Camel和JaCoCo等工具，帮助开发者实现高代码覆盖率（80%+）。适用于开发新功能、修复Bug或重构复杂的事件服务和REST API。

Spring Boot测试驱动开发指南

本指南详细介绍了Spring Boot应用的完整测试驱动开发（TDD）工作流。它涵盖了单元测试（JUnit 5, Mockito）、Web层测试（MockMvc）、集成测试和持久层测试的最佳实践。此外，还指导了使用Testcontainers模拟真实环境，并通过JaCoCo实现高代码覆盖率，确保代码库健壮且可维护。

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