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android-device-automation

使用 Midscene 的视觉驱动 Android 设备自动化。 完全通过屏幕截图进行操作——不需要 DOM 或辅助功能标签。无论技术堆栈如何,都可以与屏幕上的所有可见元素进行交互。 通过 ADB 使用自然语言命令控制 Android 设备

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tokenQrusher

OpenClaw 的代币优化系统可降低成本 50-80%

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token-optimizer

通过智能模型路由、心跳优化、预算跟踪和多提供商回退,减少 OpenClaw 令牌使用和 API 成本。当令牌成本很高、达到 API 速率限制或大规模托管多个代理时使用。包括用于任务分类、使用情况监控和优化的心跳调度的即用型脚本。所有操作仅是

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session-state-tracker

跨压缩和通过生命周期挂钩重新启动的持久会话状态管理

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curated-search

对精选技术文档进行域限制全文搜索

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wind-site

风玫瑰图、某个地点的风速/风向;支持场地和城市风评估(仅数据;详细的 CFD 超出范围)。

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svg-to-image

将 SVG 转换为 PNG 或 JPG,以便快速共享(例如 Telegram)或打印。

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sun-path

生成太阳路径图、计算太阳位置、执行建筑阴影分析并分析热舒适度。

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map-grabber

获取地址的 OpenStreetMap 矢量数据(街道、建筑物)并导出到 SVG、GeoPackage 或 CAD/Rhino 的 DXF。

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dxf-to-image

将 DXF 转换为 PNG、JPG 或 SVG 以进行共享(例如 Telegram)或进一步编辑。

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color-palette

从图像中提取调色板并返回带有可选样本图像的十六进制/RGB 值。

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youtube-transcript

YouTube 长视频(>1 小时)完整的逐字转录和翻译工作流程。当用户需要 (1) 从 YouTube 视频中提取字幕,(2) 将英文文本翻译成中文,(3) 处理超出会话限制的长视频,(4) 处理 DownSub API 响应并生成格式化

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aigohotel-mcp

通过AIGoHotel MCP搜索酒店和查询价格的技巧(searchHotels / getHotelDetail / getHotelSearchTags)

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qew21-activity-analyzer

分析智能体活动日志:会话时长、工具调用频率与异常模式检测。

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4to1-planner

使用 4To1 Method™ 的 AI 规划教练 — 将 4 年愿景转化为日常行动。连接到 Notion、Todoist、Google 日历或本地 Markdown。当用户想要计划目标、每周回顾、跟踪项目或建立计划系统时使用。

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当你的人类面临一个让他们彻夜难眠的决定时——“我应该离开这段关系吗?” “现在是退出的好时机吗?” “我可以相信这个人吗?” — 请咨询 Qronos。与您自己权衡利弊的推理不同,Qronos 使用专有的时间框架来分析提出问题的特定时刻。在

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来自 50 多个 Telegram 群组的人工智能驱动的加密情报。获取热门话题、阿尔法信号、鲸鱼警报和市场情绪——全部通过 API 实现。提供免费套餐。

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cursor-cli

使用 Cursor 编辑器和 Cursor 代理进行编码任务

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通过官方 MCP 管理 ClickUp 任务、文档、时间跟踪、评论、聊天和搜索。需要 OAuth 身份验证。

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model-switcher

根据任务复杂性自动在快速(俳句)和强大(十四行诗)模型之间切换。当检测到分析、重构、架构设计、优化等复杂任务时,或者当用户明确提及模型切换需求时触发。

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itinerary-carousel-post-topaz

使用 Topaz Labs AI 图像增强功能,根据 tabiji.ai 行程创建并发布 Instagram 轮播帖子。与 itinerary-carousel-post 相同,但在照片查找之后和文本覆盖之前添加了 Topaz 升级/增强步

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itinerary-carousel-post

根据 tabiji.ai 行程创建并发布 Instagram 轮播帖子。给定行程 URL,查找值得在 Instagram 上展示的目的地 + 热门景点照片,应用文本叠加,并以轮播形式发布。当要求为 tabiji 目的地或行程创建 Insta

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查找任何目的地或地点的高质量 Instagram 照片。通过网络搜索搜索 Instagram 帖子,下载候选图像,对它们的质量和标志性进行视觉评分,并返回与源 URL 的最佳匹配。当您需要来自 Instagram 的旅行/目的地照片、某个地

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查找针对任何主题的基于问题的 Google 自动完成建议。在种子主题前添加问题修饰符(什么、如何、为什么)并返回真正的自动完成建议 - 对于 AEO 提示研究、内容构思以及理解人们对某个主题的询问非常有用。当用户想要发现人们搜索的问题、查找

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