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自主迭代网站构建循环

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这是一个用于实现网站持续、自主开发流程的技能。它通过“接力棒”（baton）机制运行，持续读取下一个任务，调用Stitch MCP工具生成网页内容，并将生成的HTML和资产整合到网站结构中。每个迭代周期结束后，它都会自动更新接力棒文件，确保项目可以无缝地进行到下一个开发步骤，实现端到端的自动化网站构建。
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TechSmith自动化视频工作流集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了使用TechSmith Snagit COM API和Camtasia自动化工具，实现屏幕录制和视频编辑流程的自动化集成。它主要用于帮助开发人员在Windows环境下，通过PowerShell或Python脚本，自动执行复杂的任务流程，例如按区域抓取屏幕、处理不同输出格式和批量渲染视频。
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TechSmith自动化安全基础

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了使用TechSmith Snagit和Camtasia进行自动化流程的安全性及技术基础知识。它详细介绍了通过Snagit COM API实现屏幕截图自动化，以及使用PowerShell和Python（pywin32）进行脚本编写和错误处理的最佳实践，适用于企业级内容创作和批量处理场景。
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思考伙伴：策略探索与决策支持

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个结构化的思考伙伴模式，旨在帮助用户解决模糊、复杂或开放式的难题。它不会直接提供答案，而是扮演启发者的角色：通过提问、挑战假设、提供多方视角（如利益相关者视角）和进行流程重构，引导用户系统性地梳理思路。特别适用于产品经理和业务决策者，用于探索缺乏明确解决方案的战略问题。
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Together AI API 错误处理指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中，它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。
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使用Together AI微调大语言模型

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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Together AI大模型开发调试包

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本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节，包括模型推理、精调和部署，支持主流开源模型。同时，它详细列出了常见的API错误代码及解决方案，帮助开发者高效解决问题，顺利完成AI项目开发。
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使用Together AI进行模型推理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI SDK安装与API配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Together AI SDK的安装和认证流程。它涵盖了使用Python和Node.js两种环境进行SDK的安装，配置必要的API密钥，并验证与OpenAI兼容API的连接。适用于需要进行开源模型推理和精调的开发者。
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本地AI API开发循环

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个为 Together AI 设计的本地开发环境，用于模拟其兼容 OpenAI 格式的 API 调用。它提供了聊天补全、嵌入和模型列表等核心功能的Mock服务，让开发者可以在不消耗真实 API 额度的情况下，快速构建和迭代 AI 应用，实现高效的本地开发流程。
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Together AI性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供关于使用Together AI平台进行性能调优、推理和模型微调的综合指南。它支持与Together AI的OpenAI兼容API工作，涵盖模型部署、使用多种开源模型（如Llama, Mixtral）以及实现高效、低成本的批量推理最佳实践。
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AI API速率限制与重试处理

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本指南详细介绍了如何处理与AI服务（如Together AI）对接时的API速率限制问题。它展示了基于令牌桶的客户端限流实现，并提供了一套完整的重试策略（包括指数退避），确保即使在遇到速率限制（429）或服务器过载（5xx）等错误时，高吞吐量的批处理任务也能稳定可靠地执行。
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