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Workhuman认可系统API安全指南

workhuman-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南详细介绍了Workhuman社交认可和奖励API的安全配置与集成方法。它指导开发者如何实现OAuth 2.0认证、员工点对点认可流程管理，以及与Workday、SAP SuccessFactors等主流HRIS系统的双向数据同步。适用于构建复杂的企业认可工作流，并集成到Teams或Slack等协作工具中。
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技能编写与结构化指南

write-a-skill
mattpocock/skills
61
本技能提供了一套系统化的流程，用于创建和完善新的AI代理技能模块。它指导用户完成需求收集、制定结构化文件（如SKILL.md和REFERENCE.md）以及优化技能描述，确保AI能够准确识别和调用新功能。适用于需要从零开始构建、撰写或优化复杂AI技能的场景。
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编写结构化开发计划

writing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
268
适用于复杂的、多步骤的软件开发任务。该技能生成高度结构化、遵循TDD、DRY等最佳实践的实现计划。它将大功能拆解为原子化的小步骤任务，详细规定了文件修改、编写失败测试、最小化实现代码和提交操作，确保开发过程具备极高的系统性和可执行性，适合AI代理或团队协作。
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全面的Xcode开发与自动化工具

xcodebuildmcp
getsentry/XcodeBuildMCP
121
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
218
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
92
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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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
240
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。
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Coral TPU实时物体检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
323
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析，支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景，性能表现优异。
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实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
426
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行，确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备（如NCS2、iGPU），用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度，适用于工业和视觉监控场景。
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飞书幻灯片

lark-slides
larksuite/cli
376
通过基于 XML 的命令行工作流创建、读取和编辑飞书幻灯片。适用于新建演示文稿、查看已有内容，以及修改单页、文本块、图片或版式。
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AI技能编写最佳实践

writing-skills
jnMetaCode/superpowers-zh
137
本指南详细介绍了如何构建和优化AI智能体的核心“技能”。它涵盖了从结构化编写、遵循最佳实践到通过模拟开发流程（如TDD）来确保技能可靠性的全过程，是提升AI系统可用性的关键参考。
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AI多智能体项目开发编排

ai-team-orchestration
github/awesome-copilot
442
这是一个用于模拟完整软件开发生命周期（SDLC）的流程指南。它定义了如何使用专业AI角色来管理跨职能团队（如开发、测试、DevOps、产品），涵盖了从项目规划、代码管理、缺陷跟踪到最终部署的全流程，确保上下文的连贯性。
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