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Agent Skills 是继 MCP 后 Anthropic 推出的又一个 Agent 领域的行业标准。它的成长路线和 MCP 也非常像，25 年 10 月份发布时只有 Anthropic 自家产品支持，后来 Cursor、Codex、Opencode、Gemini CLI 等产品看到了 Skills 的优势于是纷纷开始支持。再后来社区开始涌现大量的开源 Skills 以及 Skills 开放市场，当下大家已经默认 Skills 成为了又一个扩展 Agent 能力的标准实践。
简单来说，Skills 的作用就是将那些重复性的、专业的流程进行打包封装。当你需要使用某种能力时，不再需要像过去那样每次都去查阅手册或重新输入冗长的提示词，而是像调用工具一样直接使用。
VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用 1.在Vscode的settings中搜索Extension Kind，如图所示： 2.点击Edit in settings.json，添加如下代码： "remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],} remote.extensionKind 的作用 这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值： “ui”：扩展在本地客户端运行 “workspace”：扩展在远程服务器运行 这两个扩展始终在 本地客户端运行，
https://github.com/MixLabPro/comfyui-mixlab-nodes 彻底解决 ComfyUI Mixlab 插件 Whisper.available False 的报错 在 ComfyUI 中安装 Mixlab Nodes 插件后，控制台显示其他节点正常，便 Whisper.available False。即使环境里安装了 openai-whisper 和 faster-whisper，问题依然可能存在。 Whisper.available False 本文将分享如何通过修改 __init__.py 进行深度 Debug，并修复 Whisper.py 中的路径逻辑漏洞。 1. 深度排查：让报错“开口说话” Mixlab 的默认日志只提示 False，不显示原因。为了抓出真凶，
快速体验 在开始今天关于 AI绘画关键词网站效率提升实战：从数据预处理到模型加速 的探讨之前，我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来，但作为开发者，如何将大模型（LLM）真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统，而不仅仅是调个 API？ 这里有一个非常硬核的动手实验：基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用，脱离Demo，点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 AI绘画关键词网站效率提升实战：从数据预处理到模型加速 最近在开发一个AI绘画关键词推荐网站时，遇到了不少性能瓶颈。用户输入描述词后，系统需要快速返回最相关的绘画风格关键词，但最初的版本响应慢、推荐结果也不够精准。经过一系列优化，最终将查询响应时间降低了60%。下面分享整个优化过程的关键技术和实战经验。 痛点分析：
前言 我司内部在让机器人做一些行走-操作任务时，不可避免的需要全身遥操机器人采集一些任务数据，而对于全身摇操控制，目前看起来效果比较好的，并不多 * 之前有个CLONE(之前本博客内也解读过)，但他们尚未完全开源 * 于此，便关注到了本文要解读的TWIST2，其核心创新是：无动捕下的全身控制 PS，如果你也在做loco-mani相关的工作，欢迎私我你的一两句简介，邀你加入『七月：人形loco-mani(行走-操作)』交流群 第一部分 TWIST2：可扩展、可移植且全面的人形数据采集系统 1.1 引言与相关工作 1.1.1 引言 如TWIST2原论文所说，现有的人形机器人远程操作系统主要分为三大类： 全身控制，直接跟踪人体姿态，包括手臂、躯干和腿部在内的所有关节以统一方式进行控制（如 HumanPlus [12]，TWIST [1] ———— TWIST的介绍详见此文《TWIST——基于动捕的全身遥操模仿学习：教师策略RL训练，学生策略结合RL和BC联合优化(可训练搬箱子)》 部分全身控制，