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Workhuman认可与奖励API集成

workhuman-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
327
本指南为开发者提供了Workhuman社会认可和奖励API的本地开发流程。内容涵盖OAuth 2.0认证、点对点认可工作流、奖励配置以及与Workday、SAP等HRIS系统的双向同步。适用于构建自定义员工认可和奖励管理系统的场景。
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Workhuman员工认可与奖励系统

workhuman-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是Workhuman社交认可和奖励API的性能调优及使用文档。它提供了关于OAuth 2.0认证、员工互认机制、奖项配置以及与HRIS系统（如Workday, SAP）双向同步的详细信息。适用于需要将认可和奖励流程集成到企业内部系统，或连接到协作平台的场景。
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Workhuman员工认可与奖励API模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Workhuman社交认可和奖励API的SDK模式指引。它详细介绍了从OAuth 2.0身份验证到员工提名、奖励兑换的各项核心API调用。内容覆盖了与Workday、SAP等主流HRIS系统的双向同步，帮助开发者构建复杂的企业级员工认可工作流程。
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Workhuman认可系统API安全指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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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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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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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
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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
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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

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SharpAI/DeepCamera
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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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掌握AI脚本编程与自动化处理

adobe-illustrator-scripting
github/awesome-copilot
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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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通用研究知识结构化编译器

ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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语义认识论研究成果深度评审

ara-rigor-reviewer
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。
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