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Azure 实时语音AI开发SDK
azure-ai-voicelive-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
105
该SDK用于构建实时、双向的语音AI应用,通过WebSocket支持实时的语音流媒体通信。它允许开发者将麦克风音频输入模型,并接收合成语音输出。适用于开发智能语音助手、交互式语音系统和呼叫中心解决方案。
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Azure呼叫自动化(Java)
azure-communication-callautomation-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
该Java SDK用于构建复杂的服务器端呼叫自动化工作流,基于Azure通信服务。它支持实现IVR系统、动态呼叫路由、媒体播放(TTS/音频)、语音识别、DTMF录音、呼叫录制和参与者管理。适用于构建智能客服机器人或自动化通知系统。
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Azure呼叫自动化(Java)
azure-communication-callautomation-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
该Java SDK用于构建复杂的服务器端呼叫自动化工作流,基于Azure通信服务。它支持实现IVR系统、动态呼叫路由、媒体播放(TTS/音频)、语音识别、DTMF录音、呼叫录制和参与者管理。适用于构建智能客服机器人或自动化通知系统。
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实时语音对话智能体开发
voice-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
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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虚拟/增强现实开发原则
vr-ar
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
本技能手册详细介绍了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用的开发核心原则。内容涵盖了从平台选择、性能指标到用户舒适度的各个方面,包括防止晕动症的技巧、运动追踪的交互设计,以及空间环境的构建要求,是开发沉浸式空间计算应用的重要参考指南。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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云端GPU算力资源调度
vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源,用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务,自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间,从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例,管理整个计算生命周期。
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ElevenLabs TTS性能优化指南
elevenlabs-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
469
本指南提供了优化ElevenLabs TTS性能的完整技术方案。内容涵盖了如何通过模型选择(如Flash模型)、利用流媒体(Streaming)接口以及优化音频格式,来显著降低语音生成延迟和提高数据吞吐量。适用于实时对话、IVR系统和高并发的语音内容生成场景。
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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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开发者技术内容创作
devrel-content
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本技能用于创建高质量、专业的开发者技术内容。它指导用户完成完整的DevRel内容创作流程,包括从主题研究和验证(社区信号、竞品分析)到选择合适的文章类型(教程、指南、案例研究)。内容结构强调撰写可运行的代码示例和清晰的叙事框架,目标是建立专业权威,推动产品采用。
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模型内存需求估算
hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存(VRAM)或系统内存。它通过HTTP范围请求实现,无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例,并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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AI模型选择与性能比较器
huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务(例如编程、推理、视觉或RAG)寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜,并结合用户设备的硬件内存限制(如VRAM或RAM)进行筛选,最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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