如何让 Claude Code 学会看视频并理解屏幕内容
一个 Claude Code 插件,可将视频转换为帧画面和时间戳文本转录,让 AI 直接在终端中分析屏幕录制和 YouTube 视频。
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一个 Claude Code 插件,可将视频转换为帧画面和时间戳文本转录,让 AI 直接在终端中分析屏幕录制和 YouTube 视频。
一款面向 Claude Code 的 CLI 扩展,可自动化执行 SEO 审计、生成可操作的路线图,并在终端内直接验证技术问题。
用 makerskills 将 Claude Code 打造成运营搭档——这款插件为 AI 代理环境提供 19 个结构化场景,涵盖研究、知识管理和财务规划。
Uber 开源了 ADR 系统,用于检测和响应针对 AI 智能体的威胁。该项目包含遥测采集、包含 303 项任务的基准测试,以及两级威胁检测模块。
开发者 Vitaliy 创建了 code-graph-rag 项目,用知识图谱替代向量搜索进行单体仓库代码分析。该工具使用 Tree-sitter、Memgraph 和 Qdrant 来理解代码结构。
如何防止 AI 助手在会话中途性能下降。GSD Core 框架使用子代理和 5 步工作流程来保持上下文清洁和代码质量。
botmux 将飞书/Lark 即时通讯工具变成 Claude Code、Codex 等终端 AI 代理的远程控制器,让你用手机管理繁重的 CLI 任务。
开发者 Dave Poon 创建了 buildwithclaude,这是一个面向 Claude Code 用户的插件市场和知识库,聚合了数千个插件、子代理和 MCP 服务器。
jCodeMunch MCP 使用 tree-sitter 为代码库建立索引,只向 AI 编程助手提供相关的代码片段,可将 Token 成本降低 95–99%。
nanobot 是一个开源 AI 智能体引擎,可在本地运行,支持 Telegram/Discord 集成、MCP 工具和长期记忆,数据无需上传云端。
微软的 Agent-Skills 仓库提供了近 200 个结构化提示词,帮助 Copilot 和 Claude Code 等 AI 助手准确处理 Azure 服务相关工作。
我试用了Memtrace——一款将代码库转化为AI Agent知识图谱的工具,能在1.5秒内索引15,000个文件,无需调用LLM。
一个 GitHub 项目,让 Claude Code 能够即时编写和执行 Playwright 自动化,通过自然语言请求生成自定义脚本,并提供可视化浏览器控制。
深入了解 ios-simulator- skill:22 个脚本,让 Claude Code 控制 iOS 模拟器、过滤构建噪音,并通过 Accessibility API 与应用交互。
GitHub 的 Agentic Workflows 让你用纯 Markdown 描述 CI/CD 任务,AI 智能体负责执行其余工作。本文解析其工作原理和实际意义。