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搜索 DI ，共找到 13641 条记录
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系统会议论文结构蓝图

writing-systems-papers
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
125
本技能提供了一套完整的系统会议（如OSDI, SOSP）论文撰写结构蓝图。它详细规划了论文的页数分配、各章节的写作模板（如五句摘要、问题-差距-洞察结构）和专业的写作模式，确保学术论文结构严谨，符合顶级会议要求。
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X平台缺陷漏洞分类与处理

x-bug-triage
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
111
该技能能够摄取X/Twitter上的用户投诉，自动检测、分类并聚类相关的缺陷Bug。它结合代码库证据和预设的路由规则，评估缺陷严重性并分配给对应的服务团队，帮助产品团队实时掌握产品健康状况。
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全面的Xcode开发与自动化工具

xcodebuildmcp
getsentry/XcodeBuildMCP
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XcodeBuildMCP是一个统一的开发技能集，用于简化整个移动和桌面应用的开发生命周期。它取代了原始的命令行工具（如xcodebuild, simctl），提供结构化的工作流，支持iOS、macOS、watchOS、tvOS和visionOS等多个平台。功能涵盖项目发现、模拟器与真机管理、UI自动化（手势、视图检查）、日志捕获以及LLDB深度调试，极大地简化了跨平台复杂的构建、测试和运行流程。
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Xcode构建与工作流自动化

xcodebuildmcp-cli
getsentry/XcodeBuildMCP
219
这是XcodeBuildMCP CLI的官方技能，为复杂的苹果开发任务提供统一的接口。它简化了跨越iOS、macOS、watchOS等平台的构建、测试、运行、调试和UI自动化流程。使用此工具可以简化多阶段工作流，无需依赖原始且复杂的xcodebuild命令。
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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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提升代码全局视野

zoom-out
mattpocock/skills
497
当您不熟悉代码的某个特定区域，或需要了解其在整个系统中的定位时，使用此技能。它能引导AI提供宏观、高层次的视角，帮助您理解相关的模块结构、调用关系以及代码的全局架构，提升系统级认知。
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飞书幻灯片集成

lark-slides
larksuite/cli
466
创建、编辑和管理飞书幻灯片。支持读取 XML 演示文稿结构、规划幻灯片内容、渲染图表和白板等视觉元素，以及应用自定义模板。
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子智能体驱动开发

subagent-driven-development
jnMetaCode/superpowers-zh
464
该技能通过为每个独立任务分派专用子智能体来执行实现计划。每个任务完成后进行审查，确保规格合规与代码质量。强调持续执行、自主决策和隔离上下文，适用于结构化软件开发流程，避免上下文污染并提升迭代效率。
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编写 AI 技能指南

writing-skills
jnMetaCode/superpowers-zh
292
本技能指导用户使用测试驱动开发（TDD）原则创建、编辑和验证 AI 代理技能。涵盖技能类型、目录结构、SKILL.md 格式及发现优化策略。
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掌握AI脚本编程与自动化处理

adobe-illustrator-scripting
github/awesome-copilot
462
学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。
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AI开发团队编排工作流

ai-team-orchestration
github/awesome-copilot
467
本机制提供一个结构化的多智能体协作框架，用于管理完整的软件开发生命周期。它通过角色分工（生产者、开发、QA），系统地完成了项目规划、代码实现、独立测试和状态合并，确保大型、复杂项目的流程规范性和可追溯性。
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通用研究知识结构化编译器

ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
119
这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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