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共 15857 个技能

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自适应PR代码评审器

tech-leads-club/agent-skills

这是一个先进的GitHub PR评审编排协议。它具有高度的自适应性，不会强制执行固定规则。相反，它会首先探测项目现有的标准，包括测试运行器、架构约定和需求规范，然后并行启动六个专业子代理进行评审。最终在GitHub上提供一套全面、定制化的代码评审和总结。

任务验收取证

lobehub/lobehub

指导执行者按验证计划收集所需证据，如命令行输出、截图或 DOM 快照，并提交给审核。适用于需要通过真实证据而非口头说明来确认交付结果的任务。

AI HOT：中文人工智能资讯聚合

KKKKhazix/khazix-skills

该技能通过稳定的匿名只读 API，提供中文 AI 资讯、精选热点、日报和最新大模型/产品发布信息。它侧重于提供普通用户易懂的简报，确保所有信息均基于真实 API 返回内容，拒绝任何基于模型记忆的臆测，是获取行业实时动态的可靠工具。

端到端流程总结技能

e2e-summary-skill

langgenius/dify

该技能用于将用户提供的输入内容精炼为一段简洁的总结。它专为开发环境（如Agent Builder）中的端到端（E2E）覆盖率测试而设计。生成的总结既确保了内容的全面性，也强制包含E2E_SUMMARY_SKILL_PASS标记，便于流程验证。

反AI痕迹设计助手

Nutlope/hallmark

Hallmark是一款专业设计的AI辅助技能，旨在让AI生成的界面拥有“人造感”，彻底避免模板化和AI痕迹。它功能强大，支持全新的页面构建、结构审计（发现设计反模式）、在保留现有组件架构的前提下进行视觉重设计，以及从截图或URL中提取核心设计DNA。适用于追求高品质、高结构多样性的UI/UX设计项目。

高级多站式传感与融合

ruview-advanced-sensing

该框架提供了一套利用WiFi信号的高级传感解决方案。它集成了多站式雷达传感、跨视点数据融合、RF断层扫描和环境场模型构建。功能包括预运动意图检测、生物力学漂移追踪和多节点网格安全加固，适用于研究级和多节点部署场景。

RuView高级传感应用套件

ruview-applications

本套件提供了一系列高级的传感应用，利用RuView硬件的多模态数据融合能力（包括CSI、Wi-Fi和毫米波）。它支持占用检测、生命体征监测（心率、呼吸）、姿态估计、环境建图和灾难评估等关键功能。适用于开发复杂的物联网和智能建筑解决方案。

RuView 密图定位编程接口

这是RuView Wi-Fi感知能力的完整编程接口集，包括命令行工具、REST API和WASM构建。它允许开发者将复杂的灾难幸存者检测和信号分析功能集成到各种环境，如脚本编程、网页浏览器和边缘设备（ESP32）。适用于需要跨平台、可扩展感知数据流的系统集成。

RuView系统配置指南

ruview-configure

本指南详细介绍了RuView无线传感系统的部署和配置流程。它涵盖了固件编译时配置、运行时参数设置、多节点网状网络以及边缘智能模块的集成。用户可在此调整系统的各项行为，实现复杂的无线环境感测。

RuView CSI传感硬件设置与部署

ruview-hardware-setup

本技能指导用户如何部署和配置RuView CSI传感节点（ESP32-S3/C6）。涵盖了从固件编译、设备闪存、Wi-Fi凭证配置到最终确认CSI数据流的全流程。适用于物理硬件的首次设置、重刷或故障排除场景，确保传感节点能正常采集环境数据。

毫米波雷达与CSI传感器融合

本工具用于搭建和运行毫米波（60 GHz、24 GHz）雷达和WiFi CSI传感器。它执行高级传感器融合，将雷达获取的生命体征数据（如心率、呼吸频率）与CSI数据进行校准，生成统一的融合体征记录。适用于需要高精度生命体征监测和复杂空间建模的应用场景。

RuView模型高级训练流程

ruview-model-training

本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。

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