Annuaire de skills

Découvrez des skills réutilisables pour les AI agents.

Recherchez de vrais skills GitHub par tâche et vérifiez Stars, confiance, audit, catégorie et chemin d’installation avant de les utiliser.

Chaque recommandation reste clairement reliée à son dépôt, son audit et son chemin d’installation.

Résultats de recherche: hardware

Annuaire en anglais

AI IDE for hardware development, support Arduino, MicroPython, ESP32, STM32, RP2040, Nrf5x...

3.8K
Stars
86/100
Confiance
Catégorie: robotics-iotAudit

A collection of agent skills for CAD, robotics and hardware design

8.3K
Stars
81/100
Confiance
Catégorie: agent-skillsAudit

Community maintained hardware plugin for vLLM on Ascend

2.2K
Stars
80/100
Confiance
Catégorie: developmentAudit

Next-gen AI+IoT framework for T2/T3/T5AI/ESP32/and more – Fast IoT and AI Agent hardware integration

1.6K
Stars
76/100
Confiance
Catégorie: support-automationAudit

A GitHub Action for installing, configuring and running hardware-accelerated Android Emulators on macOS virtual machines.

1.3K
Stars
85/100
Confiance
Catégorie: github-automationAudit

Open-source private logbook with a local agentic layer. Long-living AI agents read what you record and propose what to do next. Hardware permitting, the models runs locally too. Matrix + Vodozemac for end-to-end encrypted sync between your own devices.

1.1K
Stars
84/100
Confiance
Catégorie: legal-complianceAudit

Official AMD catalog of reusable AI agent skills optimized for AMD hardware and compatible with Cursor, Claude Code, and OpenAI Codex.

230
Stars
77/100
Confiance
Catégorie: coding-agentsAudit

A hardware-aware Codex/WorkBuddy skill that automates local MiniMax H3 video generation through ComfyUI, handling model selection, installation, and low-VRAM configuration.

126
Stars
80/100
Confiance
Catégorie: design-creativeAudit

Generate a controlled local narration workflow with auditions, version tracking, and subtitle-ready final audio.

1.3K
Stars
64/100
Confiance
Catégorie: Video CreationAudit

EVA OS — A real-time multimodal AIOS for next-generation hardware, enabling your devices being “alive” and as intelligent as a real brain.

682
Stars
72/100
Confiance
Catégorie: robotics-iotAudit

Master AI inference, AI agent harness systems, and hardware engineering — then design a physical AI chip. That is the goal.

248
Stars
72/100
Confiance
Catégorie: robotics-iotAudit

2-2000x faster ML algos, 50% less memory usage, works on all hardware - new and old.

2.5K
Stars
74/100
Confiance
Catégorie: data-analysisAudit