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学术论文资料来源整理
paper-source-curator
opensquilla/opensquilla
265
本工具用于处理原始的搜索结果和文献引文,为长篇学术论文生成结构化的来源资料包。它将来源分为主要、支持和排除三类,确保综述的可靠性、广度和方法论的严谨性,是学术写作工作流的关键辅助。
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Seedance 2.0 AI视频生成器
seedance-2-prompt
opensquilla/opensquilla
294
利用Seedance 2.0模型,可根据结构化的英文提示词生成3-15秒的AI视频片段。支持上传首帧图像和身份/风格参考图,以保持角色和画风的连续性。该技能兼容OpenRouter、火山引擎、BytePlus等多种后端服务,提供灵活可靠的视频生成能力。
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从视频脚本生成SRT字幕
srt-from-script
opensquilla/opensquilla
161
该工具专门用于解析结构化的短剧脚本文本(AI-video-script格式),生成带有精确时间戳的SRT字幕文件。它能够计算每个镜头的累计时长,并将台词文本进行精准时间编码,适用于自动化视频制作流程,特别是在脚本合并和最终字幕烧录的环节。
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JavaScript/TypeScript 堆栈追踪分析
stack-trace-js-probe
opensquilla/opensquilla
59
这是一个用于深入分析JavaScript或TypeScript堆栈跟踪的内部工具。它可以识别语言特定的潜在错误点(如异步边界、类型契约),生成在Node.js、npm或Jest等环境下的最小可复现代码片段,并指出高效调试和修复的补丁目标,帮助开发者定位复杂错误根源。
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语音转换与音色克隆工作室
voice-conversion-studio
opensquilla/opensquilla
449
专业的语音转换工具,用于将本地音频录音源转换为已授权的目标音色。该系统管理着复杂的转换流程,需严格检查源文件及目标音色的版权和授权,并支持设定目标语言、情绪、语速等细节参数,确保转换质量和合规性。
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文本转语音配音工作室
voiceover-studio
opensquilla/opensquilla
483
通过此工作室,您可以将任何书面脚本转换为高质量的专业语音旁白。功能覆盖产品演示、IVR系统提示、播客朗读和短视频口播等多种场景。支持精确控制语种、口音、情感和语速,旨在提供专业级、可直接使用的音频内容。
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Pi代码智能终端开发框架
pi-agent
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
490
Pi Agent是一个最小化但高度可扩展的终端编程工具,用于构建复杂的AI应用和工作流。它允许开发者集成自定义AI模型、服务商、技能和TUI组件。无论是命令行脚本、数据解析,还是通过SDK、RPC或JSON流进行高级任务编排、网络搜索,都能在一个统一的环境中实现。
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Power BI中的R语言可视化
r-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
424
本指南详细介绍了如何在Power BI报告中使用R语言(主要基于ggplot2)创建可视化。用户可以通过执行R脚本,将统计学级别的专业、静态图表嵌入到报告中。它涵盖了完整的流程,包括添加视觉组件、编写脚本、注入代码到PBIR,并提供了最佳实践和限制说明,确保产出高质量的报告图表。
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C级高管咨询总纲
c-level-skills
alirezarezvani/claude-skills
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此总纲是C级高管咨询角色的核心路由索引,用于管理复杂的企业决策流程。它覆盖了14个核心C级职能部门(CEO、CFO、CTO等),以及会议、入职流程和跨领域战略制定。旨在指导用户在战略规划、公司治理和复杂决策制定过程中,找到最合适的入口和方法论。
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AI协作过程证据分析器
collab-proof
alirezarezvani/claude-skills
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本工具用于深入分析开发者与AI模型(如Claude)的协作过程,自动捕捉并结构化那些未被开发者主动记录的关键证据。它通过分析版本控制差异(git diff)和对话上下文,评估技术复杂度、识别决策分歧点,并量化AI的贡献,为项目回顾和知识沉淀提供系统化的依据。
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实现规划与项目蓝图生成
alex
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Alex可以将抽象的需求文档转化为精确、可执行、并考虑到依赖关系的实现计划。它负责构建关键路径、将功能分解为原子化微任务,并为每个任务定义清晰的完成标准(DoD)。适用于软件开发流程的规划阶段,确保从概念到具体步骤的流畅过渡。
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目标完整性与对齐协议
atlas-contract
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个目标完整性治理协议,用于确保AI在执行复杂、多阶段任务(如API开发、数据持久化)时,能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件,强制设置关键检查点,有效防止流程中的“目标偏离”。
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