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Kafka 流处理器

kafka-stream-processor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
176
该技能在数据流水线领域自动处理 Kafka 流处理任务，提供具体操作流程、行业实践、可投入生产的代码与配置，并校验输出，覆盖 ETL、数据转换、工作流调度和流式处理场景。
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图片到视频生成：AI动画化

klingai-image-to-video
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
利用Kling AI API将静态图片转换为高质量的动态视频。该技能支持通过文字提示描述运动，并通过动态/静态遮罩精确控制画面中特定区域的运动或保持静止。此外，还可以设置起始和结束帧，适用于需要将图片转化为具有电影感动画内容的场景。
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奇灵AI风格迁移与特效指南

klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了如何为Kling AI视频生成应用复杂的艺术风格和视觉特效。用户可以通过在提示词中加入风格描述（如水彩、动漫、电影感）实现风格迁移，或调用Effects API应用预设视觉效果（如拥抱、亲吻）。此外，还涵盖了使用Kolors API对图片进行预处理，确保生成视频的艺术一致性和专业性。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
417
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain迁移深度指南

langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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Jira至Linear工作流迁移指南

linear-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
本指南详细介绍如何将Jira、Asana或GitHub等主流问题跟踪工具的数据平稳迁移到Linear。内容覆盖了完整的迁移生命周期，包括工作流程评估、状态和优先级映射定义，并提供了从源系统导出数据（含Jira API示例）到最终结构化转换的完整技术步骤。
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大型语言模型提示词优化

llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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Lokalise本地化系统迁移指南

lokalise-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
本指南提供详细的本地化内容迁移流程，指导用户如何从竞争对手的本地化管理系统（如Crowdin、Phrase）批量导出、转换和导入翻译内存数据到Lokalise。整个流程包括数据格式转换、关键变量标准化以及通过API进行批量上传，适用于进行本地化平台重构或数据迁移。
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长上下文扩展技术

long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
140
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。
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Luigi 任务生成器

luigi-task-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
针对数据管道场景自动生成 Luigi 任务，提供最佳实践指导、代码配置产出与标准校验，帮助快速搭建 ETL、流式处理与工作流编排方案。
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Mamba选择性状态空间模型

mamba-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
59
Mamba 是选择性状态空间架构，提供 Mamba-1 与 Mamba-2，可用 O(n) 复杂度处理百万级序列，节省显存、适配硬件、替代 Transformer 生成任务。
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元数据提取指南

metadata-extractor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
自动触发的技能，辅助元数据提取相关的数据管道工作，涵盖 ETL、转换、编排与流处理的最佳实践。
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