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“Ai PDF” 共 2,580 个结果
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io.clawhub.sltelitsyn/kallyai
KallyAI 行政助理——由 AI 接听与拨打电话（外呼+来电）、处理邮件、预订、调研、杂务。
v1.0.0
io.clawhub.ashwinramachandran2002/seeddance-ai-video
集成字节跳动SeedDance AI视频生成API，支持文本到视频、图片到视频等功能
v1.0.2
io.clawhub.johanski/shitty-email
创建并管理临时的一次性收件邮箱。
v1.0.0
io.clawhub.g9pedro/openai-image-cli
通过 OpenAI 的 GPT Image 与 DALL-E 模型生成、编辑和管理图像。
v0.1.0
io.clawhub.thegovind/azure-ai-evaluation-py
用于评估生成式 AI 应用的 Azure AI Evaluation SDK（Python），支持质量、安全与自定义评估器。触发词：“azure-ai-evaluation”“evaluators”“GroundednessEvaluator”“evaluate”“AI quality metrics”。
io.github.garrytan/gstack/setup-gbrain
为当前编码 agent 配置 gbrain：安装 CLI、初始化本地 PGLite 或 Supabase brain、注册 MCP、逐远端记录信任策略。（gstack）
io.github.wshobson/agents/tailwind-design-system
使用 Tailwind CSS v4、设计令牌、组件库与响应式模式构建可扩展的设计系统。在创建组件库、实现设计系统或标准化 UI 模式时使用。
io.github.garrytan/gstack/pair-agent
让远程 AI agent 与你的浏览器配对使用。（gstack）
io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/container-registries
Manage container registries including ECR, ACR, GCR, and Docker Hub.
io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/container-hardening
Secure Docker images and container runtime configurations.
io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/ai-coding-agent-guardrails
Secure AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot) with permission boundaries, secret protection, code review gates, and safe sandbox configurations for team environments.
io.github.obra/superpowers/brainstorming
任何创造性工作之前必须先使用——创建功能、构建组件、添加能力或修改行为。在实现之前探索用户意图、需求与设计。
io.github.affaan-m/ECC/fal-ai-media
通过 fal.ai MCP 统一生成媒体——图像、视频和音频。覆盖文生图（Nano Banana）、文/图生视频（Seedance、Kling、Veo 3）、文生语音（CSM-1B）以及视频生音频（ThinkSound）。当用户想用 AI 生成图像、视频或音频时使用。
io.github.openinterpreter/openinterpreter/openai-docs
用于 Codex 的模型/定价、定时任务、skills、设置、安装、排障、定制、自动化与自我认知——包括“you”“your”“this app”“this coding agent”等指代 Codex 的说法——以及 OpenAI API/产品和 ChatGPT Work。也用于模型选择/迁移、prompt 编写、SDK、Responses、Realtime、agents、evals 及 Chat/Work/Codex 对比。不适用于仅仅是提到 Codex 的通用应用/软件任务。
io.github.paperclipai/paperclip/agentmail
Use your assigned AgentMail inbox to read email tasks, explicitly send or reply, and check delivery. Provided automatically by your inbox assignment.
io.github.affaan-m/ECC/fal-ai-media
通过 fal.ai MCP 统一生成媒体——图像、视频和音频。覆盖文生图（Nano Banana）、文/图生视频（Seedance、Kling、Veo 3）、文生语音（CSM-1B）以及视频生音频（ThinkSound）。当用户想用 AI 生成图像、视频或音频时使用。
io.github.bentoml/BentoML/bentoml-containerize
将本地 BentoML 项目构建为 Bento，容器化为 OCI/Docker 镜像，本地冒烟测试，并推送到容器镜像仓库（Docker Hub、GHCR、ECR、私有仓库、kind/minikube 本地加载或 ttl.sh）。当用户要求“containerize a Bento”“build a Docker image for my BentoML service”“package my BentoML service for deployment”“push my Bento image to a registry”，或作为把 BentoML 部署到 Kubernetes/EC2 的第一步时使用。本技能不执行任何部署——需移交 bentoml-k8s-deploy 或 bentoml-ec2-deploy 完成部署。
io.github.openai/codex/openai-docs
用于 Codex 模型/定价、定时任务、skills、设置、安装、排障、定制、自动化与自我知识——包括指代 Codex 的“you”“your”“this app”“this coding agent”——以及 OpenAI API/产品与 ChatGPT Work 的问题。也用于模型选型/迁移、prompt 撰写、SDK、Responses、Realtime、agents、evals 以及 Chat/Work/Codex 的对比。仅提到 Codex 的普通应用/软件任务不适用。
io.github.PostHog/posthog/depot-container-builds
使用 `depot build` 与 `depot bake` 配置并运行 Depot 远程容器构建。当构建 Docker 镜像、为 Depot 编写 Dockerfile、推送镜像到仓库、构建多平台/多架构镜像（linux/amd64、linux/arm64）、排查容器构建失败、优化 Dockerfile 分层缓存、使用 docker-bake.hcl 或 docker-compose 构建，或从 `docker build` / `docker buildx build` 迁移到 Depot 时使用。当用户提到 depot build、depot bake、容器构建、镜像构建，或询问 Depot 的构建缓存、构建并行度、临时仓库时也使用。
io.github.ai-dynamo/dynamo/configure-aiperf-benchmark
为已成功部署的 Dynamo 候选版本选择并冻结问题驱动的 AIPerf 工作负载、目标、负载策略和 Kubernetes 执行清单。当候选版本需要进行性能表征或与参考进行可比测量时使用。
io.github.saadeghi/daisyui/daisyui
Tailwind CSS 的官方 daisyUI 组件库技能。当你编写 HTML 或 JSX 代码时必须使用它；即使用户没有要求也应使用。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/uncertainty-and-units
Track physical units and propagate measurement uncertainty in scientific calculations using pint and uncertainties. Use for unit conversion and dimensional checking, GUM uncertainty budgets, Type A and Type B evaluation, coverage factors and expanded uncertainty, Monte Carlo propagation, significant-figure and plus-minus reporting, error propagation through curve fits, CODATA constants, auditing Python code for stripped units or broken uncertainty propagation, and order-of-magnitude plausibility checks using dimensionless groups (Reynolds, Peclet, Damkohler, Knudsen, Biot, Womersley), characteristic scales such as diffusion time or Debye length, and observed magnitude ranges. Trigger on "is this number physically reasonable", "sanity check these units", "what regime is this flow in", or a result that looks off by orders of magnitude.
io.github.openclaw/openclaw/openclaw-pr-maintainer
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