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huashu-motion 让编码 Agent 直出商业宣传片-一个专门给 Claude Code、Codex 等工具使用的 Skill
huashu-motion 一个专门给 Claude Code、Codex 等工具使用的 Skill。它不跑黑盒视频生成模型，而是让 Agent 直接用代码绘制动画，成片就是一个网页。
项目最大的特色是“先写谱再拍片”，Agent 能写纯文本乐谱配合乐器采样在本地配乐，并精准对齐每帧音效。在浏览器里按 C 键点击画面就能直接留批注，Agent 会定位源码只改动那一处，也可以在右侧表单手动调参。
它还内置了从顶级发布片提炼的 20 种运动语言、自动化质检与并行渲染机制，小模型同样能做出高级感。
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适合人群：具备MATLAB编程基础，从事机器人、自动化、智能交通或路径规划相关研究的科研人员与研究生。;
使用场景及目标：① 学习并复现多机器人无冲突路径规划的经典与先进算法；② 掌握动态边权膨胀、时间同步、冲突消解等关键技术的工程实现；③ 借助模块化框架进行算法改进与性能优化，支撑仓储物流、无人机编队等应用场景的仿真研究。;
阅读建议：建议按文中所述的数据流顺序逐步阅读，重点关注各模块接口设计与算法取舍逻辑，结合提供的完整资源进行代码调试与实验验证，深入理解“空间规划-时间消解”分离的设计思想。
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内容概要：本文系统解读了一套完整的多机器人路径规划（MAPF）MATLAB代码库，聚焦于优先级规划算法的工程实现。该框架将求解过程划分为几何、拓扑、调度与呈现四个解耦层次，实现了从地图解析、四邻域拓扑与Petri网建模，到基于优先级启发式的路径规划、时间同步冲突消解，再到动画可视化的全流程闭环。其核心创新在于“空间规划-时间消解”分离的设计思想：通过动态边权膨胀策略取代传统硬封锁，允许后续智能体在必要时穿越先前路径，提升狭窄环境下的规划成功率；利用节点预留历史机制实现高效的冲突查询，并结合几何惩罚机制在规划阶段预测潜在冲突，显著提高时间同步效率。框架还支持Petri网整数规划求解路径，增强了算法的完备性与优化潜力，整体具备良好的可复现性、可扩展性与教学价值。;
适合人群：具备一定编程基础和机器人路径规划基础知识，从事相关科研或工程应用的研发人员，尤其是高校研究生及自动化、人工智能方向的技术人员。;
使用场景及目标：①应用于仓储物流、无人机编队、自动驾驶等多智能体协同场景中的路径规划问题；②为MAPF算法的教学、实验与性能评估提供可复现的MATLAB实现参考；③支持对优先级规划、冲突消解机制、Petri网建模等关键技术进行二次开发与优化验证。;
阅读建议：建议读者按照文中所述的数据流顺序逐步学习，重点关注各模块之间的接口设计与信息传递机制，结合提供的可视化工具调试与观察算法行为，深入理解“空间规划-时间消解”分离的设计思想，并可在实际应用中尝试调整惩罚权重、同步策略等参数以优化性能。
升级版本基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】（Matlab代码实现）
内容概要：本文详细解读了一套基于多目标粒子群算法（MOPSO）的微电网优化调度Matlab代码实现，系统涵盖了光伏、风力、储能、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网交互等多种能源形式的协同运行。该资源聚焦于微电网在多目标优化场景下的调度问题，综合考虑经济成本最小化与碳排放最低化等多重目标，利用MOPSO算法进行求解，并通过Matlab平台完成建模与仿真验证。文中不仅提供了完整的算法框架和代码结构，还深入剖析了目标函数设计、约束条件处理、算法参数配置及结果后处理等关键技术环节，适用于复杂分布式能源系统的优化研究与工程实践。;
适合人群：具备电力系统基础知识、优化算法理论及Matlab编程能力的科研人员、高校研究生，以及从事微电网、综合能源系统规划与运行的工程技术人才，尤其适合需要开展能源系统多目标优化、撰写学术论文或完成毕业设计的相关从业者。;
使用场景及目标：① 掌握多目标粒子群算法在能源系统调度中的具体应用方法；② 实现含多类型分布式电源的微电网多目标优化调度仿真；③ 支持科研项目中的模型复现、算法对比与创新改进，为论文写作、课题研究或实际工程方案提供可靠的技术支撑与代码参考。;
阅读建议：建议读者结合电力系统优化调度理论与Matlab编程实践，逐步调试代码，深入理解算法实现细节与数学模型构建逻辑，并可根据具体应用场景对模型进行扩展，如引入更多不确定性因素或采用其他智能优化算法进行性能对比。
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期权五档行情数据包含合约代码、交易时间、买一到买五价格及挂单量、卖一到卖五价格及挂单量、最新价、成交量、持仓量等字段。分钟级别行情数据则提供每分钟的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额以及对应时刻的持仓信息。两类数据均覆盖不同到期月份与行权价的期权合约。
数据源：CMES金融数据库
loras.7z.004
loras.7z.004
Function Calling原理与实现：模型只写申请书，Python侧做工具分发台
【内容概要】
本资源是《智能体演化史》系列第二篇的配套代码，讲清 Function Calling 的真实机制：模型从来没有碰过你的工具，它只是输出一段格式严格的 JSON，也就是一张"调用申请书"，真正的执行发生在你的代码里。资源包含两个文件：一个是 46 行的智能体，把工具从一只扩到三只，并实现一张分发台（DISPATCH 查表），模型写了不存在的工具名会被直接拒绝；另一个是 token 测算脚本，算出工具数量与每轮 schema 注入量之间的关系，50 个详细型工具跑 20 轮，光说明书就要 23 万 token，比上下文窗口还大，而这 23 万里没有一个字是任务内容。
【适用人群】
正在给智能体接工具的后端与算法工程师；遇到"模型乱调工具""工具名幻觉"问题的开发者；需要评估工具数量上限的架构师。
【使用场景及目标】
1) 直接复用分发台写法，给自己的项目加一层工具白名单校验；
2) 用测算脚本评估"再接 20 个工具会不会把预算吃穿"；
3) 作为团队讲解 Function Calling 原理的演示代码。
目标：搞懂模型与工具之间的边界在哪，知道该由谁来守这道门。
【其他说明】
需 pip install openai 并配置 OPENAI_API_KEY，模型可替换为任意兼容 OpenAI 接口的服务。测算脚本不依赖网络，直接 python 运行即可复现文中所有数字，参数可自行修改。代码为教学实现，生产使用请补充参数校验与超时控制。
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适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事机器人路径规划、智能调度、自动化控制等相关领域的科研人员及研究生。;
使用场景及目标：① 学习并实现大规模多机器人系统的路径规划解决方案；② 掌握动态障碍处理、冲突检测与消解、时间同步等核心算法技术；③ 借鉴模块化工程框架设计思想，应用于仓储物流、无人机编队、自动驾驶等实际场景的仿真与验证；
阅读建议：建议按文中组织顺序逐步学习，重点关注地图解析、动态边权膨胀与同步策略的代码实现，结合提供的仿真案例进行调试与优化，深入理解各模块接口与设计权衡，以实现对框架的二次开发与性能调优。
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随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展，网上购物已经成为人们日常生活的一部分。蛋糕作为一种受欢迎的食品，其销售市场也逐渐向网络化方向发展。网上蛋糕销售系统能够打破时间和地域的限制，让消费者随时随地浏览和购买蛋糕，同时也为蛋糕商家提供了一个展示和销售产品的平台。该系统的开发旨在提高蛋糕预定和销售的便捷性，节约时间和经济成本，并推动蛋糕市场的进一步发展。开发语言：Java，一种面向对象的编程语言，具有跨平台性、稳定性和安全性等特点，适用于构建大型、复杂的Web应用程序。
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