Device pipeline analysis: feasibility and pivotal study stages, design-iteration cycles, RWE studies, and post-market obligations, with reimbursement-aware value framing and decision-track awareness across the med universe.
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agentii-ai/agentii-investment-intelligence☆ 2072026年9月29日 更新
Vaccine pipeline analysis: immunogenicity and seroconversion studies, lot-consistency trials, healthy-population efficacy designs, and age-cohort bridging, with the ACIP gate built into the value path across the med universe.
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agentii-ai/agentii-investment-intelligence☆ 2072026年9月29日 更新
Build Sankey, alluvial, river, and CONSORT-style flow diagrams to visualize cohort transitions, cell-state changes, or pipeline filtering using ggalluvial, networkD3, plotly, and consort. Use when showing how entities move between categories across timepoints (cell states, drug response classes, patient flow through a trial) or filtering pipelines (variants filtered through QC stages).
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BioTender-max/awesome-bio-agent-skills☆ 2012026年7月2日 更新
Create portable, standards-based bioinformatics pipelines with Common Workflow Language (CWL). Use when building workflows that need maximum portability across execution platforms, sharing pipelines with collaborators using different systems, or contributing to community workflow registries.
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BioTender-max/awesome-bio-agent-skills☆ 2012026年7月2日 更新
End-to-end pooled and single-cell CRISPR screen analysis from FASTQ to hit genes. Orchestrates library design QC, guide counting, six-stage screen QC (plasmid Gini, replicate Pearson, CEGv2 PR-AUC, copy-number artifact), method-appropriate hit calling across MAGeCK RRA/MLE, BAGEL2, drugZ, JACKS, and Chronos, cancer-cell-line copy-number correction (CRISPRcleanR / Chronos), batch correction for multi-batch screens, and the specialized branches for combinatorial paralog screens, single-cell Perturb-seq, base-editor variant-function screens, prime-editor screens, and in vivo bottleneck-aware screens. Use when analyzing any pooled CRISPR screen end-to-end, choosing the correct hit-calling method by experimental design, integrating copy-number correction into the pipeline, or branching the workflow for single-cell, combinatorial, base-editor, prime-editor, or in vivo variants.
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BioTender-max/awesome-bio-agent-skills☆ 2012026年7月2日 更新
End-to-end post-GWAS causal inference pipeline orchestrating heritability partitioning, genetic correlation, Mendelian randomization with CHP-aware sensitivity (CAUSE / LHC-MR), colocalization, fine-mapping with SuSiE / FOCUS, mediation, TWAS triangulation, cis-pQTL drug-target MR, effector-gene prioritization (L2G / PoPS / cS2G), and GenomicSEM common-factor GWAS. Use when triangulating causal inference across multiple complementary methods, prioritizing tissues via stratified LDSC, nominating or de-risking drug targets, mapping a lead SNP to a candidate effector gene, modeling shared genetic architecture across correlated traits, or producing a STROBE-MR-compliant publication-grade evidence battery from GWAS summary statistics.
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BioTender-max/awesome-bio-agent-skills☆ 2012026年7月2日 更新
End-to-end CLIP-seq pipeline from FASTQ to ENCODE-compliant binding sites, single-nucleotide crosslink maps, annotation, motifs, and (optionally) differential binding. Use when running the full Yeo lab eCLIP / iCLIP / iCLIP2 / iCLIP3 / irCLIP / PAR-CLIP analysis with SMInput control, protocol-specific UMI extraction, ENCODE STAR parameters, CLIPper or Skipper peak calling with stringent log2 FC and -log10 p thresholds, IDR rescue and self-consistency QC, and downstream motif registration with mCross or PEKA.
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BioTender-max/awesome-bio-agent-skills☆ 2012026年7月2日 更新
GitLab CLI for managing issues, merge requests, CI/CD pipelines, and repositories. Use when: (1) Creating, reviewing, or merging MRs, (2) Managing GitLab issues, (3) Monitoring or triggering CI/CD pipelines, (4) Working with self-hosted GitLab instances, (5) Automating GitLab workflows from the command line. Requires GITLAB_TOKEN (recommend minimal scopes). The `glab api` command enables arbitrary API calls - use read-only tokens when possible.
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skillmds/skillmd☆ 1982026年10月9日 更新
Use AI to write NEW test code from specs, PRDs, user stories, code diffs, bug reports, or OpenAPI specs. Staged pipeline: requirements extraction → risk analysis → coverage matrix → scenario generation → oracle design → test code → human review, with guardrails against hallucinated APIs and weak assertions. Use when: "generate tests from spec," "tests from PRD," "tests from user story," "auto-generate test cases," "AI write tests for me." Not for: testing AI/LLM features in your product — use ai-system-testing. Not for: auditing a pre-existing test suite you did not just generate — use ai-qa-review (Step 7 here only reviews tests THIS pipeline produced). Related: playwright-automation, unit-testing, api-testing, qa-project-context.
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petrkindlmann/qa-skills☆ 1822026年6月11日 更新
Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
dlt (data load tool) is an open-source Python library that loads data from APIs, files and databases into warehouses and lakes, inferring the schema and tracking incremental state for you. Use when a user asks to build a data pipeline in Python, load a REST API into DuckDB, BigQuery, Snowflake or Postgres, set up incremental or merge loading, enforce a schema contract, or replace a hand-written ETL script or a hosted ELT connector.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
Dagster is a data pipeline orchestrator built around the concept of software-defined assets. Learn to define assets, ops, jobs, schedules, sensors, and resources for building maintainable data platforms.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
Plans and scripts data migrations between SQL databases: schema mapping, type conversion, batched and resumable loading, validation and cutover. Use when the user mentions "data migration," "database migration," "migrate from MySQL to PostgreSQL," "schema migration," "ETL pipeline," "data transfer," "database consolidation," "legacy migration," or "move data between databases." Covers schema analysis, mapping, transformation, batch processing, validation, and cutover planning. For query optimization during migration, see sql-optimizer.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
Automate video editing in Blender's Video Sequence Editor with Python. Use when the user wants to add video, image, or audio strips, create transitions, apply effects, build edit timelines, batch assemble footage, estimate render times, or script any VSE workflow from the command line.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
You are an expert in Airbyte, the open-source data integration platform with 300+ pre-built connectors. You help developers sync data from SaaS tools, databases, and APIs into data warehouses and lakes — handling incremental syncs, CDC (Change Data Capture), schema evolution, and error recovery for production data pipelines.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
Run autonomous AI-driven penetration tests on web applications using tools like Shannon, PentAGI, and similar frameworks. Use when tasks involve setting up automated penetration testing pipelines, combining AI agents with security tools (nmap, subfinder, nuclei, sqlmap), building autonomous exploit chains, generating pentest reports with proof-of-concept exploits, or integrating AI pentesting into CI/CD pipelines. Covers the full pentest lifecycle from reconnaissance to reporting using AI orchestration.
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TerminalSkills/skills☆ 1662026年10月14日 更新
Patterns for building robust, reproducible genomics analysis pipelines. Covers workflow managers, NGS data processing, variant calling, RNA-seq, and common bioinformatics pitfalls. Use when ", " mentioned.
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omer-metin/skills-for-antigravity☆ 1652026年1月22日 更新
World-class DevOps engineering - cloud architecture, CI/CD pipelines, infrastructure as code, and the battle scars from keeping production running at 3amUse when "devops, infrastructure, deployment, ci/cd, docker, kubernetes, aws, gcp, azure, terraform, cloudflare, vercel, monitoring, alerting, pipeline, container, scaling, downtime, incident, sre, devops, infrastructure, cloud, ci-cd, monitoring, reliability, sre, containers" mentioned.
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omer-metin/skills-for-antigravity☆ 1652026年1月22日 更新
Expert 3D modeling specialist with deep knowledge of topology, UV mapping, game-ready and film-ready pipelines, DCC tool workflows (Blender, Maya, ZBrush, 3ds Max, Houdini), retopology, LOD systems, and export pipelines. This skill represents years of production experience distilled into actionable guidance. Use when "3d model, 3d modeling, mesh topology, uv unwrap, uv mapping, retopology, retopo, low poly, high poly, subdivision, subdiv, edge flow, edge loops, polygon modeling, box modeling, hard surface, organic modeling, sculpting, zbrush, blender modeling, maya modeling, 3ds max, LOD, level of detail, game ready mesh, film ready, baking normals, high to low, fbx export, gltf export, texel density, 3d, modeling, topology, uv, game-dev, vfx, blender, maya, zbrush, retopology, lod, hard-surface, organic, sculpting" mentioned.
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omer-metin/skills-for-antigravity☆ 1652026年1月22日 更新
Checkable-ish surface presentation signals a reviewer notices first — duplicate/near-identical tables, leftover pipeline/template strings, too-few or LLM-looking figures, and page-padding. AUXILIARY ONLY and weak by design: a deterministic pass (tools/check_presentation.py — dup-table + pipeline-artifact) plus a fresh cross-model GROSS-cases-only semantic pass (thin-float, LLM-figure, page-padding), every above-info finding span-anchored to the evidence ledger (claims.json). The adjudicator CAPS everything at minor (SURFACE_ONLY_SKILLS + SURFACE_PATTERNS) — these contribute at most SOFT_FLAGS, never a HARD verdict — default false_positive_risk:high. NOTE: the pure AI writing-STYLE impressions (AI-flavor prose, defensive 'not-X-but-Y' hedging, narrative-arc, jargon-stuffing, invented codenames) MOVED to the zero-verdict-weight AIS track — for those use skills/ai-style-impressions, NOT this. Emits presentation-signals.findings.json; NEVER computes the verdict. Triggers: "presentation signals", "surface check", "duplicate tables", "排版信号".
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wanshuiyin/Anti-Autoresearch☆ 1612026年10月7日 更新
网文写作 (网文写作 (Chinese Web Novel Writing) — 中国网络文学的「连载长篇商业小说创作工艺」认知操作系统:从「定方向(频道/流派/题材)→ 立意与金手指设计 → 大纲与人物设定 → 开局黄金三章 → 日更连载与节奏控制(爽点/期待感/钩子/断章)→ 读者数据反馈与调整 → 完本与 IP 改编」的完整创作-连载-变现决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **读者数据驱动/即时反馈(追读率、订阅、追订、月票、收藏、章评、卡点数据)⇄ 作者表达/文学性(个人审美、慢热、留白、文笔)**;**爽文/套路化/工业糖精(爽点密度、装逼打脸、金手指、无敌流、爽感经济)⇄ 慢热/反套路/精品化(铺垫、群像、立意、文青向)**;**男频(玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/游戏/系统流/无限流/凡人流,起点/番茄系,重设定与战力体系)⇄ 女频(古言/现言/穿越/重生/宫斗/种田/快穿/无限流/言情,晋江系,重情感与关系/人设)**;**付费订阅模式(起点/晋江,千字几分订阅+全勤+打赏+月票,养老书/精品)⇄ 免费阅读模式(番茄/七猫,平台买断/流量分成,强开局强爽点强节奏,走量)**;**长线连载/养书(百万字+、慢节奏铺世界观)⇄ 强开局/快节奏(黄金三章定生死、前一万字留人)**;**个人风格/品牌作者(大神、IP、粉丝向)⇄ 工业化/编辑导向(迎合榜单/编辑改稿/数据调优/AI 辅助)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 通用链:选频道与流派(看平台榜单/读者画像/自身擅长)→ 立意与核心设定(金手指/世界观/主线冲突)→ 人物与关系设计(主角金手指与成长弧、反派、配角、cp)→ 大纲(主线+支线+卷纲+细纲)→ 黄金三章/开局(代入感、爽点前置、悬念钩子、信息密度)→ 签约与上架(编辑沟通、签约合同、上架节奏)→ 日更连载(码字速度、存稿、断章艺术、节奏曲线、卡文处理)→ 读者运营(章评互动、本章说、读者数据看板、追读率分析)→ 调整与救书(数据扑街诊断、改大纲/换爽点/加节奏)→ 完本与变现(完本福利、IP 改编影视/动漫/游戏/有声/漫画)。(c) 工具栈 — 写作软件(壹写作、码字猫、橙瓜码字、墨者写作、汤圆/小黑屋专注码字、Scrivener、WPS/Word)、设定与大纲管理(壹写作设定卡、幕布/思维导图、Excel 人物关系表、世界观 wiki)、平台作家后台与数据(起点作家专区、晋江作者后台、番茄作家助手、追读/订阅/章评数据看板)、AI 辅助(豆包/Kimi/DeepSeek 辅助起名/扩写/查重/灵感、AI 写作工具争议)、查重与敏感词(写作软件内置敏感词检测、防抄袭查重)、灵感与素材(起点点娘/番茄/晋江榜单、龙的天空论坛、设定集/资料库)。(d) 知识正典 — 网文创作 canon 偏少且实践导向,散见于:平台官方写作指南(起点写作学院/晋江写作经验帖)、大神访谈与直播(作者本人谈创作)、网文写作教程书(《网络小说写作指南》类、编辑出的方法论)、网文研究学术(邵燕君《网络文学经典解读》、北大网络文学研究论坛、中国作协网络文学研究)、龙的天空/起点作家交流区的经验长帖、经典传统编剧/小说理论的借用(《故事》Robert McKee、《救猫咪》、《千面英雄》英雄之旅,但须辨明与网文连载工艺的差异)。(e) figures/流派 — 男频大神(唐家三少、天蚕土豆、辰东、我吃西红柿、猫腻、烽火戏诸侯、爱潜水的乌贼、忘语/凡人流、会说话的肘子、爱吃西红柿等)、女频大神(晋江系如 priest、墨香铜臭、藤萍、Twentine、尾鱼、丁墨等,须注意女频一手访谈相对少)、编辑/写作导师/网文研究者(起点/晋江资深编辑、网文培训讲师、邵燕君等学者)、平台与产业观察。流派分歧:付费精品派 vs 免费走量派、爽文工业派 vs 文青慢热派、男频战力体系派 vs 女频情感关系派、套路复用派 vs 反套路创新派。(f) 行业话术/黑话 — 黄金三章 / 开局 / 金手指 / 爽点 / 爽文 / 装逼打脸 / 扮猪吃虎 / 期待感 / 代入感 / 龙傲天 / 玛丽苏 / 杰克苏 / 系统流 / 无限流 / 凡人流 / 种田文 / 穿越 / 重生 / 快穿 / 无敌流 / 升级流 / 后宫 / 单女主 / 群像 / 主角光环 / 世界观 / 设定 / 战力体系 / 力量体系 / 大纲 / 细纲 / 卷纲 / 主线 / 支线 / 伏笔 / 断章 / 卡文 / 太监(弃坑)/ 存稿 / 日更 / 万更 / 码字 / 手速 / 追读 / 追订 / 订阅 / 均订 / 首订 / 全勤 / 月票 / 推荐票 / 打赏 / 盟主 / 收藏 / 上架 / 签约 / 入V / 三江 / 强推 / 上强推 / 扑街 / 仆街 / 数据 / 本章说 / 章评 / 水字数 / 注水 / 毒点 / 爽点密度 / 节奏 / 钩子 / 反转 / 高潮 / 番茄 / 七猫 / 起点 / 晋江 / 飞卢 / 男频 / 女频 / 频道 / IP / 改编 / 网大 / 有声 / 漫改 / 精品 / 老白(老读者)/ 小白文 / 大神 / 萌新作者 / 太监了 / 切书 / 完本 / 番外。(g) 争议/批判 — 「数据/榜单驱动 vs 文学性」(追读率绑架创作、爽文工业糖精化、注水水字数)、「套路化 vs 原创」(流派套路复用是高效还是同质化)、「免费阅读模式对生态的冲击」(番茄/七猫买断+流量分成压低作者收入、走量伤害精品)、「AI 写作工具」(AI 辅助 vs AI 代写、平台对 AI 文的态度、查重与版权)、「抄袭/融梗」(融梗与抄袭边界、调色盘、晋江抄袭风波)、「作者权益与平台」(合同霸王条款、买断 vs 分成、断更违约)、「幸存者偏差」(极少数大神年入千万 vs 绝大多数作者月入几百/扑街/太监,暴富叙事掩盖底层困境)、「快餐化与精品化」(短篇/微短剧化 vs 长线养书)。(h) 大量隐性创作直觉/手艺 + 软技能(爽点设计与节奏感、断章艺术、代入感营造、金手指与成长曲线设计、读者数据解读与救书、码字速度与存稿纪律、抗压与反扑街心态、卡文处理、长线连载的体力与心理耐力、对榜单与流派趋势的嗅觉)是高 tacit、难言传、靠连载实战 + 数据反馈 + 扑街交学费积累的核心。水分较高(大量「网文写作速成班/包月入过万」培训割韭菜、幸存者偏差严重、二手转述与营销号),须强 source 过滤:优先 figure 本人长访谈/直播/作者的话 + 平台官方写作指南 + 网文学术研究 > 二手转述 > 培训机构软文;严防把「写作速成班」「保底月入过万」当知识来源。不含: 传统纯文学/严肃文学创作、纸质出版社流程、影视编剧/剧本创作(借用其叙事理论但工艺不同,重点辨明差异)、剧本杀/互动小说、海外英文原创网文 Royal Road/Wattpad(可少量对比但不深覆盖)、漫画/动画分镜脚本、自媒体/短视频文案。) Master OS — automated mastery of 网文写作 (Chinese Web Novel Writing) — 中国网络文学的「连载长篇商业小说创作工艺」认知操作系统:从「定方向(频道/流派/题材)→ 立意与金手指设计 → 大纲与人物设定 → 开局黄金三章 → 日更连载与节奏控制(爽点/期待感/钩子/断章)→ 读者数据反馈与调整 → 完本与 IP 改编」的完整创作-连载-变现决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **读者数据驱动/即时反馈(追读率、订阅、追订、月票、收藏、章评、卡点数据)⇄ 作者表达/文学性(个人审美、慢热、留白、文笔)**;**爽文/套路化/工业糖精(爽点密度、装逼打脸、金手指、无敌流、爽感经济)⇄ 慢热/反套路/精品化(铺垫、群像、立意、文青向)**;**男频(玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/游戏/系统流/无限流/凡人流,起点/番茄系,重设定与战力体系)⇄ 女频(古言/现言/穿越/重生/宫斗/种田/快穿/无限流/言情,晋江系,重情感与关系/人设)**;**付费订阅模式(起点/晋江,千字几分订阅+全勤+打赏+月票,养老书/精品)⇄ 免费阅读模式(番茄/七猫,平台买断/流量分成,强开局强爽点强节奏,走量)**;**长线连载/养书(百万字+、慢节奏铺世界观)⇄ 强开局/快节奏(黄金三章定生死、前一万字留人)**;**个人风格/品牌作者(大神、IP、粉丝向)⇄ 工业化/编辑导向(迎合榜单/编辑改稿/数据调优/AI 辅助)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 通用链:选频道与流派(看平台榜单/读者画像/自身擅长)→ 立意与核心设定(金手指/世界观/主线冲突)→ 人物与关系设计(主角金手指与成长弧、反派、配角、cp)→ 大纲(主线+支线+卷纲+细纲)→ 黄金三章/开局(代入感、爽点前置、悬念钩子、信息密度)→ 签约与上架(编辑沟通、签约合同、上架节奏)→ 日更连载(码字速度、存稿、断章艺术、节奏曲线、卡文处理)→ 读者运营(章评互动、本章说、读者数据看板、追读率分析)→ 调整与救书(数据扑街诊断、改大纲/换爽点/加节奏)→ 完本与变现(完本福利、IP 改编影视/动漫/游戏/有声/漫画)。(c) 工具栈 — 写作软件(壹写作、码字猫、橙瓜码字、墨者写作、汤圆/小黑屋专注码字、Scrivener、WPS/Word)、设定与大纲管理(壹写作设定卡、幕布/思维导图、Excel 人物关系表、世界观 wiki)、平台作家后台与数据(起点作家专区、晋
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swaylq/master-skill☆ 1552026年9月6日 更新
DevOps 与站点可靠性工程 (SRE) — 平台 / 基础设施 / 可靠性工程师的认知操作系统, 覆盖软件交付 + 运维全生命周期 (CI/CD 与发布工程 trunk-based + 渐进式发布 canary/blue-green/feature flag + GitOps Argo CD/Flux / 基础设施即代码 Terraform/OpenTofu/Pulumi/Ansible + policy-as-code OPA / 容器与编排 Docker/Kubernetes + Helm/Kustomize + service mesh Istio/Linkerd / 可观测性 Prometheus + Loki + OpenTelemetry + Honeycomb + eBPF + RED/USE / SLO-SLI-error budget 与可靠性工程 Google SRE 学科 + 容量规划 + 优雅降级 / 事件管理与 on-call 事件指挥 + PagerDuty + runbook + 无指责复盘 + MTTR / 云平台与 FinOps AWS/GCP/Azure + 成本优化 + 弹性伸缩 / 平台工程与开发者体验 IDP + Backstage + golden path + Team Topologies / DevSecOps 与供应链安全 shift-left + SBOM + SLSA + sigstore + Vault / 韧性与混沌工程 fault injection + game day + 安全科学 / DORA 指标与工程效能 部署频率 + 变更前置时间 + 变更失败率 + Accelerate 研究 / 数据库与有状态运维 schema 迁移 + 备份容灾) — 不含 通用应用开发 / 纯云销售认证速成 / 'DevOps = 跑 Jenkins 的岗位' 窄化误解 / ITIL 工单文化传统运维 (旧范式仅做边界) / 把手工运维 ClickOps 当稳态 (是 toil, 本 skill 核心反模式) (DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, Helm / Kustomize, service mesh Istio / Linkerd), (d) observability (the three pillars + beyond — metrics Prometheus / VictoriaMetrics, logs Loki / ELK, traces OpenTelemetry / Jaeger / Tempo, high-cardinality observability Honeycomb, eBPF, RED / USE methods, SLO-based alerting), (e) SLO / SLI / error budgets & reliability engineering (Google SRE discipline — service level objectives, error budget policy, toil budgets, capacity planning, load shedding, graceful degradation), (f) incident management & on-call (incident command, PagerDuty / Opsgenie, runbooks, blameless postmortems, MTTR / MTTD, error budget burn), (g) cloud platforms & FinOps (AWS / GCP / Azure well-architected, multi-region, cost optimization, autoscaling), (h) platform engineering & developer experience (internal developer platforms, Backstage, golden paths, self-service, Team Topologies), (i) DevSecOps & supply-chain security (shift-left, SAST / DAST, SBOM, SLSA, sigstore / cosign, secrets management Vault), (j) resilience & chaos engineering (chaos experiments, fault injection, game days, resilience engineering / safety science), (k) DORA metrics & engineering effectiveness (deployment frequency, lead time, change failure rate, MTTR, the Accelerate research), (l) databases & stateful operations (schema migrations, backups / DR, replication); NOT generic software development / app feature coding (是 平行学科, DevOps/SRE 关注 delivery + operability 不是 product feature), NOT pure cloud sales / certification cram without operational depth, NOT 'DevOps = a job title that runs Jenkins' 的窄化误解 (DevOps 是 文化 + 实践, SRE 是 Google 对 reliability 的工程化具体实现), NOT ITIL-heavy 传统运维 工单文化 (是 被 DevOps 取代的旧范式, 仅做边界标注), NOT manual ops / ClickOps as a steady state (是 toil, 本 skill 的核心反模式).) Master OS — automated mastery of DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, He
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swaylq/master-skill☆ 1552026年9月6日 更新
AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作(图像 + 视频)的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统:从「需求/概念(要做什么画面/镜头/风格)→ 模型与工具选型(Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora)→ Prompt 与参数设计(提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图)→ 可控生成(ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制)→ 批量出图与筛选 → 精修与合成(放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成)→ 图生视频/文生视频(首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型)→ 商业交付与迭代复现(参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断)」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现(ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代)⇄ 随机性/抽卡玄学(出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气)**;**审美/创意/艺术指导主导(人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板,审美是天花板')⇄ 工具/模型/参数主导(堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行)**;**开源生态/本地可控(Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛)⇄ 闭源商业/易用黑盒(Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒)**;**图像生成(T2I/I2I:Midjourney / SDXL / Flux)⇄ 视频生成(T2V/I2V:可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora,2024-2025 前沿从图迁移到视频)**;**生产力/商业量产(替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量)⇄ 纯艺术创作/作者表达(个人风格、实验性、作品集)**;**效率/批量(一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline)⇄ 质量/精控(单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 单图创作链:概念/参考收集(moodboard/风格定位/竞品)→ 模型工具选型(按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产)→ Prompt 与参数设计(主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子)→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代(ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修)→ 放大超分与精修(高清放大/修手修脸/后期调色合成)→ 交付与参数留存(工作流文件/种子/参数复现)。视频创作链:分镜/脚本→首帧出图(图像链产出关键帧)→图生视频(运镜/时长/首尾帧/动态强度)→多镜头一致性(角色/场景/风格统一)→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链:节点工作流搭建(加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点)→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享(civitai/openart workflow json)。(c) 工具栈 — 闭源图像(Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft)、开源图像与底座(Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell(Black Forest Labs)、ComfyUI(节点式)、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus)、可控生成插件(ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz)、模型/资源社区(Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart)、视频生成(可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax)、辅助(Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推)。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程:奠基论文(DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion(Rombach et al)、DiT、ControlNet(Zhang et al)、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告)、官方文档与模型卡(Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers)、社区教程与工作流(ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow)、prompt 工程资源(Midjourney 风格库、提示词指南)。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者(Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs(Flux,原 SD 团队)、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队)、创作者 KOL 与教育者(Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家)、行业分析与评测(AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者)。流派分歧:开源可控派(SD/ComfyUI/Flux 本地精控)vs 闭源易用派(MJ/可灵开箱即用)、工程化派(节点工作流/可复现/参数化)vs 玄学抽卡派(prompt 玄学/堆词/抽卡)、审美主导派('模型是地板审美是天花板')vs 工具主导派(堆模型堆参数)、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派(可灵/即梦/liblib)vs 海外工具派(MJ/Flux/Runway)。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹(训练 LoRA)/ 喂图 / 垫图(参考图/图生图)/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」(模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创)、「AI 替代创作者就业」(替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型)、「AI 味与审美趋同」(生成图同质化、套模板、缺乏原创审美)、「玄学 prompt 神话与割韭菜」('咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力)、「工具快速迭代与淘汰焦虑」(模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳)、「开源 vs 闭源之争」(可控可商用 vs 易用黑盒)、「质量天花板」(修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限)。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能(prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断)是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高(大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销
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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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ruvnet/midstream☆ 1492026年10月10日 更新