通过 inference.sh CLI 生成包含 40 多个 AI 模型的视频。

通过 inference.sh CLI 创建适用于所有平台的社交媒体内容。

通过 inference.sh CLI 构建 RAG（检索增强生成）管道。

通过 inference.sh CLI 生成专业的产品照片。

通过 inference.sh CLI 创建人工智能驱动的播客和音频内容。

通过 inference.sh CLI 生成音乐和歌曲。

通过 inference.sh CLI 创建专业的营销视频。

通过 inference.sh CLI 使用 50 多个 AI 模型生成图像。

通过 inference.sh CLI 构建多步骤内容创建管道。

通过 inference.sh CLI 创建 AI 头像和头部说话视频。

通过 inference.sh CLI 构建自动化 AI 工作流程。

来自 ui.inference.sh 的包含电池的代理组件。

使用简单的 CLI 在云中运行 150 多个 AI 应用程序。无需 GPU。

通过 inference.sh 实现 AI 代理的浏览器自动化。在幕后使用 Playwright 和简单的 @e ref 系统进行元素交互。

使用 node-red-contrib-home-assistant-websocket 节点构建 Node-RED 流。

使用 Python 开发 Home Assistant 自定义集成的参考技能。

Git 工作树隔离，通过简单、安全的工作流程进行并行代理开发。

通过自动验证严格执行红绿重构工作流程。

基于 git 更改的智能文档维护，具有交叉引用验证、过时报告和关键更新的多模型共识。

强制验证技能强制执行四个基本软件工程原则：