开发者 AI 技能与智能体

Z-Image Lookalike LoRA Index

nphSi · 工具包

一个静态网页，为 ZI Base、ZI Turbo 和 Ming 模型的 LoRA 附加文件做索引，在浏览器里打开即可。README 只有一行，所以索引怎么组织并不明确。

Edge TTS Text To Speech

innoai · 工具包

在一个小型 Gradio 页面里把文字转成语音，可以在浏览器里打开，也可以在自己的电脑上运行。适合想不用安装就快速文字转语音的人。

InferenceSupport

huggingface · 工具包

把人们引向 Hugging Face Hub 上关于 Inference Providers 功能的讨论，是 Hugging Face 运营的一个小型静态页面。适合想关注或提出该功能问题的 Hub 用户。

VRAM & GPU Cost Calculator

fastgpu · 工具包

估算 Hugging Face 模型运行或微调需要多少 GPU 显存，并列出最便宜的 GPU 配置和实时租用价格。适合计划托管或训练模型的人。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 OpenAI 嵌入模型变成向量，再存进 Supabase 表。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 Gemini 嵌入模型变成向量，再存进 Pinecone 索引。

一个 n8n 工作流，在聊天里要一个 Notion 数据库链接，让 Claude 为这个数据库写出一个 n8n 助手工作流。它会检查 JSON，出了问题就让 Claude 重来，最后返回可以粘贴进 n8n 的 JSON。

一个为搜索准备一份 Google 文档的 n8n 工作流。它把文字切成若干节，让模型为每一节写一句背景，再把每一节连同它的背景变成 Gemini 向量，存进 Pinecone。

一个 n8n 工作流，让 Telegram 机器人为每个人保留记忆。它为每个新用户开一个 OpenAI 对话，把对话 id 存进 Supabase 表，之后每条消息都接着那段对话继续。

一个 n8n 工作流，盯着一个 JSON 地址，有新东西出现时在 Telegram 上告诉你。每 5 分钟它保留新的、符合你筛选条件的条目，并把每个条目作为一条消息发出去。

一个分两部分的 n8n 工作流：它给 Google 表格里的每个页面拍一张基准截图，然后每周一运行。Google Gemini 把新截图和基准图对比，变化会写进一个 Linear issue。

一个手动启动的 n8n 工作流：为 Qdrant 集合里的每种作物，用两种方法选出一个中心点，也就是最典型的照片。它在每个中心点上存一个相似度阈值，供异常检查用。

一个由另一个工作流或 AI 智能体带着图片地址调用的 n8n 工作流。它用 Voyage AI 嵌入图片，返回 Qdrant 里最近邻大多数共有的类别。

一个手动启动的 n8n 工作流：它列出 Google Cloud Storage 存储桶里的作物照片，用 Voyage AI 做嵌入。向量被存进一个 Qdrant 集合，每次四张照片。

一个 n8n 工作流，用取自网页的 JSON 来回应 webhook 调用。它检查地址，下载页面，把页面变成文字，再请 OpenAI 挑出调用者指名的字段。

一个 n8n 工作流，回答关于 GitHub REST API 的问题。它下载 GitHub 的 OpenAPI 描述，以 OpenAI 嵌入向量的形式存进 Pinecone，并让 AI Agent 在聊天窗口里搜索它。

一个 n8n 工作流，在聊天窗口里推荐电影。它用 OpenAI 嵌入向量把你的电影 CSV 载入 Qdrant，再由一个 AI Agent 要来三部接近你喜欢的、远离你不喜欢的电影。

一个很小的 n8n 工作流，通过普通 HTTP 调用一台公开的 MCP 服务器。它在演示工作簿里写入一条公式，再检查计算出的数值，以及服务器给出的还原后单元格一致的证明。

一个 n8n 工作流，检查一张图片里是不是你的 Qdrant 集合认识的作物。Voyage AI 把图片转成向量，再用一句简短的文字说出最接近的作物，或者发出警报。

一个用聊天框驱动的 n8n 工作流。每条消息都发给你 LM Studio 服务器上的每个模型，Google 表格记录每条回复的耗时和可读性得分。

一个 n8n 聊天：每条消息都发给你自己 Ollama 服务器上的 Llama 3.2。模型把回答写成一个 JSON 对象，聊天里显示你的提问、模型的回答和它出自的 JSON。

一个自托管的 n8n 工作流，为你的其他工作流提供一个 Docsify 站点。它列出各工作流的状态和标签，并用 GPT 和 Mermaid 图把每个工作流的文档写进你指定的文件夹。

一块 n8n 画布，四种接入 DeepSeek 的方式：Ollama 上的本地 R1 模型回答聊天，两个直接调用 API 的请求（开思考和关思考），还有一个带记忆的智能体。

一个模型只是一行文字设置的 n8n 聊天智能体。它把每条消息通过 OpenRouter 发给你指定的模型，模型可以来自它列表上的任何一家，并为每次聊天保留最近几条消息。

一个分两步的 n8n 工作流。一步把每个工作流用了哪些凭据存下来，另一步是个聊天，由智能体用 SQL 作答。它只读类型、ID 和名称，从不读密钥。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。Gemini 智能体把你的请求变成一次 Proxmox API 调用，工作流用你的令牌运行它，第二个智能体再解释结果。

一个 n8n 工作流，把一张图片和一句简短的提示语发给 Google Gemini，再把它返回的框画在图片上。提示语说明要找什么，示例要找的是兔子。

一个 n8n 工作流，用同一段示例文字演示五种调用 OpenAI 聊天模型的小例子：写摘要、译成德语、写出图片提示词、要 SVG 代码，以及起草快速回复。

一个 n8n 工作流，演示 AI Agent 在聊天里使用两个自定义工具。一个工具返回日期和时间，另一个在同一文件的子工作流里查询虚构国家的首都。

一个有两个节点的 n8n 工作流，让通过 Ollama 在你自己电脑上运行的模型写一段简短的欢迎语。它是测试 n8n 能否连上 Ollama 的最小办法。

一个把 Google Drive 里的图片变成可搜索文字的 n8n 工作流。它读取图片的颜色数据，让 OpenAI 视觉模型给出关键词，再把两者作为一份文档存进向量库。

一个 n8n 工作流，从公开 API 取一页记录，用社区节点把它们打包成 GCF 文本，再解码回来做对比。它需要在自己托管的 n8n 上装一个社区节点。

一个 n8n 工作流，向 OpenAI 模型提一个问题，并让回答符合你定义的 JSON 格式。回复不符合时，会交给第二次模型调用修复一次。

一个手动启动的 n8n 工作流：它从 GitHub 仓库读一份 Markdown 提示词，把里面的双花括号占位符换成你设好的值。随后 Ollama 上的一个 AI 智能体运行填好的提示词。

一个用页面回应网址的 n8n 工作流。网址里带着一个请求，比如一个注册表单，OpenAI 先把它设计成结构化数据，第二步再写出 HTML，浏览器就拿到这个页面。

一个 n8n 工作流，把一次聊天请求发给主模型，那次调用失败时，再把同一个请求发给第二个模型。两次调用用同一个网关地址和同一个密钥。

一个有两个小型 LangChain 演示的 n8n 工作流，都写在 Code 节点里：一条手写的链回答“Tell me a joke”，一个带手写 Wikipedia 工具的智能体回答爱因斯坦是哪一年出生的。

一个带 webhook 的 n8n 工作流：在它的地址后面用 ?input= 写上提示词再打开，一个 OpenAI 图像模型就画出图片。图片在同一次调用里回来，浏览器当场就能显示。

一个带 webhook 的 n8n 工作流：随便发一条请求，Claude Haiku 4.5 就把它标成 support、technical、sales 或 general，并给出优先级和一句话摘要。调用方在同一次调用里拿回这个标签。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。每条消息经由 Basic LLM Chain 发给你自己机器上 Ollama 提供的模型，回答回到同一个窗口。

一个根据第二个工作流返回的数据来回答问题的 n8n 工作流。OpenAI 模型把这些数据当作上下文来读，设置说明里还附有一个小的示例第二工作流，让示例能直接跑起来。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。OpenAI 智能体回答你的问题，并调用一个在同一块画布上运行第二条流程的工具，它从 Hacker News 的搜索取 50 条内容，以文本交还。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，用平常的话回答关于 Postgres 数据库（比如 Supabase 背后的那个）的问题。它读取表清单和每张表的列，写出 SQL，并通过三个 Postgres 工具运行。

一个 n8n 工作流，含三个互相独立的 AI 示例：给 Gmail 贴标签的分类器、根据存在 Pinecone 里的 PDF 回答问题的聊天，以及帮你订 Google Calendar 预约的 Claude 智能体。

给你自己的 AI 智能体用的免费技能。它在安装 Mindket 上的任何产品之前，先读产品页，报告许可证、最近一次更新、健康状态和运行所需，然后问你。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-ai · 工具包

面向推理、编程和智能体任务的图文模型，上下文窗口为 1M 个 token，由 DeepSeek-V4.1-Flash 更新而来。适合构建智能体的开发者。

DSpine for Qwen3.8-27B

tencent · 工具包

五层草稿模型，为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token，再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。

CCORE GLB-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字描述写出 Three.js 页面，预览低多边形 3D 资产并导出为 GLB，可用于 Godot 等编辑器。适合游戏开发者和 3D 爱好者。

Qwen3.8-27B

Qwen · 工具包

能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型，面向编程、研究和多步骤智能体任务，适合自己部署模型的开发者。

Qwen3.5-4B-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字提示词编写代码和可交互的 Three.js 3D 场景，加上可选的视觉文件后还能参考图片生成。这是一个 4B 微调模型的早期预览，适合想试用小模型的人。