[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-expo--skills":3,"tool-expo--skills":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70626,"2026-04-05T22:51:36",[26,15,13,45],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":81,"owner_twitter":76,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":23,"env_os":93,"env_gpu":93,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":100,"github_topics":80,"view_count":23,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":101,"updated_at":102,"faqs":103,"releases":104},2525,"expo\u002Fskills","skills","A collection of AI agent skills for working with Expo projects and Expo Application Services","skills 是 Expo 官方推出的一套专为 AI 智能体设计的技能集合，旨在辅助开发者更高效地构建、部署和调试基于 Expo 框架的移动应用。它本质上是一套结构化的知识库与操作指南，涵盖了从 UI 构建、数据获取到应用发布等全流程的最佳实践。\n\n在开发 Expo 应用时，开发者常面临配置复杂、文档分散以及调试困难等痛点。skills 通过将官方推荐的工作流标准化并嵌入 AI 上下文，解决了通用 AI 模型在处理特定框架细节时可能出现的幻觉或建议过时问题。它能确保 AI 助手提供的代码示例和解决方案始终符合 Expo 的最新规范，从而显著提升开发效率与代码质量。\n\n这套工具主要面向使用 Expo 进行跨平台移动应用开发的软件工程师，无论是前端新手还是资深专家都能从中受益。特别是那些习惯借助 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）来提升工作流的开发者，将获得更精准的辅助体验。\n\nskills 的技术亮点在于其“自动发现”机制。与需要手动触发的传统命令不同，当你在对话中提及相关开发任务时，AI 智能体会根据上下文自动匹配并调用最合适的技能模块（如 building","skills 是 Expo 官方推出的一套专为 AI 智能体设计的技能集合，旨在辅助开发者更高效地构建、部署和调试基于 Expo 框架的移动应用。它本质上是一套结构化的知识库与操作指南，涵盖了从 UI 构建、数据获取到应用发布等全流程的最佳实践。\n\n在开发 Expo 应用时，开发者常面临配置复杂、文档分散以及调试困难等痛点。skills 通过将官方推荐的工作流标准化并嵌入 AI 上下文，解决了通用 AI 模型在处理特定框架细节时可能出现的幻觉或建议过时问题。它能确保 AI 助手提供的代码示例和解决方案始终符合 Expo 的最新规范，从而显著提升开发效率与代码质量。\n\n这套工具主要面向使用 Expo 进行跨平台移动应用开发的软件工程师，无论是前端新手还是资深专家都能从中受益。特别是那些习惯借助 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）来提升工作流的开发者，将获得更精准的辅助体验。\n\nskills 的技术亮点在于其“自动发现”机制。与需要手动触发的传统命令不同，当你在对话中提及相关开发任务时，AI 智能体会根据上下文自动匹配并调用最合适的技能模块（如 building-ui 或 deployment）。它针对 Claude Opus 模型进行了精细调优，同时也兼容其他主流 AI 代理。通过简单的插件安装或远程规则配置，即可无缝集成到现有的开发环境中，让 AI 真正变成懂 Expo 的结对编程伙伴。","# Expo Skills\n\nOfficial AI agent skills from the Expo team for building, deploying, and debugging robust Expo apps.\n\n## Installation\n\nWe primarily use [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.com\u002Fclaude-code) at Expo, skills are fine-tuned for Opus models. But you can use these skills with any AI agent.\n\n## Claude Code\n\nAdd the marketplace:\n\n```\n\u002Fplugin marketplace add expo\u002Fskills\n```\n\nInstall the plugin:\n\n```\n\u002Fplugin install expo\n```\n\n## Cursor\n\n**Install from GitHub**\n\n1. Open Cursor Settings (Cmd+Shift+J \u002F Ctrl+Shift+J)\n2. Navigate to `Rules & Command` → `Project Rules` → Add Rule → Remote Rule (GitHub)\n3. Enter: `https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexpo\u002Fskills.git`\n\n**How it works:** Skills are automatically discovered and used by the agent based on context. When you ask questions about Expo development, the agent will automatically use the relevant skills (e.g., `building-ui`, `data-fetching`, `deployment`) based on the skill descriptions.\n\n**Note:** Skills won't appear in the `\u002F` slash command menu. The `\u002F` menu in Cursor is for custom commands (stored in `.cursor\u002Fcommands\u002F`), not for skills. Skills work via auto-discovery - the agent uses them automatically when your questions match their descriptions.\n\n**Verify installation:** After adding the Remote Rule, try asking the agent Expo-related questions like:\n- \"How do I build a UI with Expo Router?\"\n- \"How do I make API calls in my Expo app?\"\n- \"How do I deploy my Expo app to the App Store?\"\n\nIf the skills are working, the agent will use the relevant skill content to answer your questions.\n\n## Any agent\n\n```\nbunx skills add expo\u002Fskills\n```\n\n> This will extract the skills individually so you'll need to manually upgrade them.\n\n## License\n\nMIT\n","# Expo 技能\n\n来自 Expo 团队的官方 AI 助手技能，用于构建、部署和调试健壮的 Expo 应用。\n\n## 安装\n\nExpo 主要使用 [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.com\u002Fclaude-code)，这些技能针对 Opus 模型进行了微调。不过，你也可以将这些技能与任何 AI 助手一起使用。\n\n## Claude Code\n\n添加市场：\n\n```\n\u002Fplugin marketplace add expo\u002Fskills\n```\n\n安装插件：\n\n```\n\u002Fplugin install expo\n```\n\n## Cursor\n\n**从 GitHub 安装**\n\n1. 打开 Cursor 设置（Cmd+Shift+J \u002F Ctrl+Shift+J）\n2. 导航到 `Rules & Command` → `Project Rules` → 添加规则 → 远程规则（GitHub）\n3. 输入：`https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexpo\u002Fskills.git`\n\n**工作原理：** 技能会根据上下文由助手自动发现并使用。当你询问有关 Expo 开发的问题时，助手会根据技能描述自动调用相关技能（例如 `building-ui`、`data-fetching`、`deployment`）。\n\n**注意：** 技能不会出现在 `\u002F` 斜杠命令菜单中。Cursor 中的 `\u002F` 菜单用于自定义命令（存储在 `.cursor\u002Fcommands\u002F` 目录下），而不是技能。技能通过自动发现机制工作——当你的问题与技能描述匹配时，助手会自动使用它们。\n\n**验证安装：** 添加远程规则后，尝试向助手提出与 Expo 相关的问题，例如：\n- “如何使用 Expo Router 构建 UI？”\n- “如何在我的 Expo 应用中发起 API 请求？”\n- “如何将我的 Expo 应用部署到 App Store？”\n\n如果技能正常工作，助手会利用相关技能内容来回答你的问题。\n\n## 任何助手\n\n```\nbunx skills add expo\u002Fskills\n```\n\n> 这将单独提取每个技能，因此你需要手动更新它们。\n\n## 许可证\n\nMIT","# Expo Skills 快速上手指南\n\nExpo Skills 是 Expo 团队官方提供的 AI Agent 技能库，专为构建、部署和调试稳健的 Expo 应用而设计。它经过 Opus 模型微调，但也兼容其他 AI Agent。\n\n## 环境准备\n\n*   **AI Agent 环境**：你需要使用支持插件或规则配置的 AI 编程助手，如 [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.com\u002Fclaude-code)、[Cursor](https:\u002F\u002Fcursor.com\u002F)或其他兼容的 AI Agent。\n*   **包管理器（可选）**：如果使用通用安装方式，建议安装 [Bun](https:\u002F\u002Fbun.sh\u002F)。\n*   **网络环境**：由于资源托管在 GitHub，请确保你的网络环境可以正常访问 GitHub 及相关 CDN 资源。\n\n## 安装步骤\n\n根据你的开发工具选择以下任一安装方式：\n\n### 1. Claude Code 用户\n\n在终端中依次执行以下命令以添加市场并安装插件：\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add expo\u002Fskills\n```\n\n```bash\n\u002Fplugin install expo\n```\n\n### 2. Cursor 用户\n\n通过 GitHub 远程规则进行安装：\n\n1.  打开 Cursor 设置（快捷键：`Cmd+Shift+J` \u002F `Ctrl+Shift+J`）。\n2.  导航至 `Rules & Command` → `Project Rules`。\n3.  点击 `Add Rule`，选择 `Remote Rule (GitHub)`。\n4.  输入以下仓库地址：\n    `https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexpo\u002Fskills.git`\n\n> **注意**：Skills 不会出现在 `\u002F` 斜杠命令菜单中。它们通过自动发现机制工作，当你的问题与技能描述匹配时，Agent 会自动调用。\n\n### 3. 其他 AI Agent 用户\n\n使用 Bun 运行以下命令提取技能文件：\n\n```bash\nbunx skills add expo\u002Fskills\n```\n\n> **提示**：此方式会将技能单独提取到本地，后续需要你手动更新这些文件。\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，无需额外配置，Skills 会根据上下文自动被 AI Agent 发现和调用。你只需在对话中提出与 Expo 开发相关的问题即可。\n\n**使用示例：**\n\n你可以直接询问以下类型的问题，Agent 将自动匹配并应用相应的技能（如 `building-ui`、`data-fetching`、`deployment` 等）来提供专业回答：\n\n*   \"How do I build a UI with Expo Router?\"\n*   \"How do I make API calls in my Expo app?\"\n*   \"How do I deploy my Expo app to the App Store?\"\n\n如果安装成功，Agent 的回答将包含来自 Expo Skills 的专业指导和最佳实践。","资深前端工程师李明正负责将一个复杂的 React Native 项目迁移至 Expo 架构，并计划利用 Expo Application Services (EAS) 实现自动化构建与发布。面对 Expo 特有的路由系统、原生模块配置以及云端构建流程，他需要快速解决一系列技术难题以确保项目按时上线。\n\n### 没有 skills 时\n- **文档检索低效**：每次遇到 Expo Router 嵌套路由或数据获取问题，李明都需要在官方文档、Stack Overflow 和 GitHub Issues 之间反复切换搜索，耗费大量时间筛选过时信息。\n- **配置易出错**：在配置 `app.json` 和 EAS 构建配置文件时，由于缺乏针对最新版本的上下文感知建议，常因字段弃用或语法错误导致构建失败，调试过程繁琐。\n- **最佳实践缺失**：AI 助手提供的代码片段往往通用但非最优，例如在处理原生模块链接或性能优化时，未能遵循 Expo 团队推荐的最新规范，埋下维护隐患。\n- **部署流程断裂**：从本地测试到提交 App Store 审核的步骤分散，AI 无法提供连贯的端到端指导，导致李明需手动拼凑多个教程，容易遗漏关键签名或环境变量步骤。\n\n### 使用 skills 后\n- **智能上下文匹配**：skills 自动识别李明关于“Expo Router UI 构建”的提问，直接调用 `building-ui` 技能，提供基于最新 API 的精准代码示例，无需人工筛选文档。\n- **标准化配置生成**：针对部署问题，skills 激活 `deployment` 技能，自动生成符合当前项目结构的 EAS 配置模板，并解释关键参数，显著降低配置错误率。\n- **遵循官方规范**：所有生成的代码和建议均源自 Expo 官方团队微调的技能库，确保数据获取、状态管理等实现方式符合生产级最佳实践，提升代码质量。\n- **端到端流程指引**：当询问发布流程时，skills 整合构建、签名和提交步骤，提供清晰的流水线指导，将原本碎片化的操作转化为连贯的执行方案。\n\nskills 通过将官方最佳实践内化为 AI 的即时能力，将开发者从繁琐的文档查阅和试错中解放出来，大幅提升了 Expo 应用的开发效率与交付质量。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fexpo_skills_00192e9e.png","expo","Expo","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fexpo_0be96afa.png","Expo is a free and open-source platform for making universal native apps with React that run on Android, iOS, and the web.",null,"support@expo.dev","https:\u002F\u002Fexpo.dev","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexpo",[85],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"JavaScript","#f1e05a",100,1593,72,"2026-04-02T18:54:53","MIT","未说明",{"notes":95,"python":93,"dependencies":96},"该工具并非独立运行的 AI 模型，而是专为 AI 代理（如 Claude Code、Cursor）设计的技能包（Skills）。它通过插件市场、GitHub 远程规则或 bunx 命令集成到现有的 AI 开发环境中。Agent 会根据上下文自动发现并使用这些技能，无需手动调用。若使用通用 agent 安装，需手动更新技能文件。",[97,98,99],"Claude Code","Cursor","bunx",[15,45],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:45:22.819016",[],[]]