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实时语音对话智能体开发
voice-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
本技能旨在构建先进的语音AI智能体,实现自然流畅、低延迟的实时人机对话。它深入探讨了两种核心架构:低延迟的语音到语音(S2S)模式和可控的STT→LLM→TTS流水线。核心挑战在于优化端到端延迟(目标小于800ms),处理对话中断、噪音和情感细微差别,适用于客服、IVR和实时翻译等专业场景。
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语音AI架构专家
voice-ai-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
打造面向生产环境的实时语音代理和语音应用,结合 OpenAI Realtime、Vapi、Deepgram、ElevenLabs、LiveKit 与 WebRTC,持续优化延迟与音质,确保响应体验。
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Whisper 多语种语音识别
whisper
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
298
Whisper 是 OpenAI 提供的多语种语音识别与英文翻译模型,支持 99 种语言、批量/流式转录及 GPU 加速,非常适合播客、会议、音视频转录和嘈杂环境下的多语言音频处理。
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进阶WordPress插件开发流程
wordpress-plugin-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
这是一个全面的、多阶段的WordPress插件开发工作流。它不仅涵盖了插件基础架构、钩子系统、管理界面、数据库设计和REST API的实现,更融入了WordPress 7.0的先进特性。内容包括实时协作(RTC)兼容性、AI连接器集成(如OpenAI, Claude)和Abilities API的使用,确保开发出现代化、可扩展且安全的插件。
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GitHub AI 工作流安全审计
agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理(如 Claude, Gemini, OpenAI 等)的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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Expo Router API 路由开发指南
expo-api-routes
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本指南详细介绍了如何在Expo Router中使用API路由构建高性能、安全的服务器端功能。它指导开发者掌握服务器侧逻辑的最佳实践,包括安全地处理API密钥、代理外部服务、执行数据库操作和Webhooks接收。是构建复杂、可扩展移动应用后端的理想解决方案。
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跨平台AI聊天界面开发工具
molykit
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
MolyKit是一个全面的工具包,专为构建跨平台的AI聊天应用程序而设计。它提供核心功能,用于集成OpenAI等大型语言模型(LLMs),处理实时的SSE流式响应,并管理复杂的跨平台异步流程。该工具包包含消息、输入和头像等即用型组件,非常适合开发者创建复杂的、多语言的聊天体验。
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Ilya Sutskever:AGI安全与深度学习
ilya-sutskever
sickn33/antigravity-awesome-skills
453
模拟OpenAI联合创始人Ilya Sutskever的思维模式。提供关于通用人工智能(AGI)安全、超级智能伦理、缩放定律以及AI意识本质的深刻洞察。适用于需要最高技术深度和道德考量的复杂讨论。
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萨姆·奥特曼:AI与创业顾问
sam-altman
sickn33/antigravity-awesome-skills
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模拟OpenAI CEO萨姆·奥特曼的思维模式和视角。该技能擅长讨论通用人工智能(AGI)的未来、AI技术趋势,以及基于Y Combinator原则的创业和商业策略。适用于需要顶级行业洞察、商业分析和哲学思考的场景。
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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法
yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念,以及驱动主流AI公司(如Meta、OpenAI、Google)的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比,将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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Pipecat低延迟语音助手构建教程
pipecat-friday-agent
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本技能提供了一个完整的F.R.I.D.A.Y.(铁人战甲风格)语音助手的构建蓝图。它利用Pipecat框架,构建了一个低延迟的语音管道,流程包括语音识别(STT)、大型语言模型(LLM)和文本转语音(TTS),支持集成Gemini和OpenAI等多个AI服务商,适用于构建实时、多模态的对话系统。
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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
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365
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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