Que fait détection-de-deepfakes-centrée-sur-l'humain ?
Détectez les images deepfake avec un classifieur ResNet18 et obtenez des scores de fiabilité via une interface interactive.
Détectez les images deepfake avec un classifieur ResNet18 et obtenez des scores de fiabilité via une interface interactive.
Cette compétence permet aux utilisateurs de détecter les images deepfake en utilisant un classifieur basé sur ResNet18. Elle fournit une interface interactive pour télécharger des images et recevoir des scores de fiabilité indiquant la probabilité que l'image soit authentique ou générée. La compétence est conçue pour être utilisée avec des agents IA tels que Claude Code ou Cursor, et exploite un modèle d'apprentissage profond pré-entraîné pour l'analyse. Elle est utile pour les développeurs, les chercheurs et les professionnels de la sécurité qui ont besoin d'évaluer rapidement l'authenticité des images dans un contexte de désinformation visuelle croissante.
npx skills add Candid-frothiness23/human-centric-deepfake-detectionDétectez les images deepfake avec un classifieur ResNet18 et obtenez des scores de fiabilité via une interface interactive.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".