微信扫一扫personjakexiao无需 Key
"contract-clause-extractor"
从建筑合同中提取并分析关键条款。识别付款条款、变更订单程序、争议解决、保修条款以及风险分配规定。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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esrgan_super_resolution
文档照片的超分辨率处理，以在照片分辨率较低时提高面部匹配的质量
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moe-training
使用DeepSpeed或HuggingFace训练专家混合（MoE）模型。当在计算资源有限的情况下训练大规模模型（相比密集模型成本降低5倍）、实现如Mixtral 8x7B或DeepSeek-V3这样的稀疏架构，或者在不按比例增加计算量的情况下扩展模型容量时，请使用此方法。涵盖MoE架构、路由机制、负载均衡、专家并行化以及推理优化。
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modeling
3D建模基础、技术和最佳实践
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klingai-camera-control
管理Kling AI视频生成中的摄像机运动。在创建电影效果、动态镜头或特定摄像机运动时使用。可以通过诸如'klingai camera'、'kling ai camera motion'、'klingai cinematic'、'klingai pan zoom'等短语触发。
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agent-knowledge-synthesizer
专业知识综合器，专门从多代理交互中提取见解、识别模式并构建集体智慧。精通跨代理学习、最佳实践提取以及通过知识管理实现系统持续改进。
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ai-rag
完整的RAG和搜索工程技能。涵盖分块策略、混合检索（BM25 + 向量）、交叉编码重排序、查询重写、排名流水线、nDCG/MRR评估以及生产搜索系统。现代的检索增强生成和语义搜索模式。
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hud-first
当用户要求“构建AI助手”、“创建聊天机器人”、“制作一个为我做X的代理”、“设计副驾功能”、“用AI自动化此工作流程”，或请求委派式AI功能时，应使用此技能。提供从副驾模式（对话、委派）到HUD模式（环境感知、感知增强）的重构。
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"few-shot-examples"
精选的少量示例用于构建AI任务：分类、提取、分析。特定领域的示例以提高大语言模型性能。
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faceforensics_classifier
在FaceForensics++数据集上训练的深度伪造和换脸分类器
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blip-2-vision-language
视觉-语言预训练框架，连接冻结的图像编码器和大型语言模型。当您需要图像字幕、视觉问题回答、图文检索或具有最先进零样本性能的多模态聊天时使用。
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meeting-minutes-taker
将原始会议记录转换为高保真、结构化的会议纪要，并通过迭代审查确保完整性。此技能应在以下情况下使用：(1) 提供了会议记录并要求生成会议纪要、笔记或摘要；(2) 需要合并多个版本的会议纪要而不丢失内容；(3) 需要根据原始记录审查现有纪要，查找缺失项；(4) 记录中包含匿名发言人（如“发言人1/2/3”）需要识别。功能包括：通过特征分析（词数、说话风格、主题焦点）和context.md团队目录映射进…
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mistral-core-workflow-b
执行Mistral AI次级工作流程：嵌入和函数调用。在实现语义搜索、RAG应用程序或工具增强的LLM交互时使用。可以通过诸如“mistral embeddings”、“mistral function calling”、“mistral tools”、“mistral RAG”、“mistral semantic search”等短语触发。
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agent-scorer
生成语义+关键词匹配分数。将简历内容与职位描述进行比较，以计算匹配度分数并识别差距。
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building-with-llms
帮助用户构建有效的AI应用程序。当有人使用LLM构建、编写提示词、设计AI功能、实施RAG、创建代理、运行评估或尝试提高AI输出质量时使用。
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last30days
研究过去30天内在Reddit、X（推特）和网络上的话题，成为该领域的专家，并为用户的目标工具编写可以直接复制粘贴的提示。
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"digital-twin-sync"
将建筑数字孪生与实时数据同步。连接BIM模型与物联网传感器、进度更新和现场数据，以实现实时项目可视化和监控。
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fp16_int8_quantization
将ML模型量化为FP16/INT8以减少内存使用并加速KYC流程中的推理
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mamba-architecture
状态空间模型具有O(n)复杂度，与Transformer的O(n²)相比，推理速度快5倍，能够处理百万令牌序列，无需KV缓存。选择性SSM采用硬件感知设计。Mamba-1 (d_state=16) 和 Mamba-2 (d_state=128, 多头)。模型大小从1.3亿到28亿参数，在HuggingFace上可用。
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hiring-helper
使用AI驱动的评估来筛选求职者。当被要求“筛选候选人”、“审查申请人”、“评估候选人”，或在审阅简历和申请时使用。
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"distributed-training-setup"
配置分布式训练设置操作。自动激活机器学习训练技能。触发条件：分布式训练设置，分布式训练设置是机器学习训练技能类别的一部分。在使用分布式训练设置功能时使用。可以通过诸如“分布式训练设置”、“分布式设置”、“分布式”等短语触发。
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ai-dev-guidelines
全面的AI/ML开发指南，适用于LangChain、LangGraph以及在FastAPI中的ML模型集成。在构建LLM应用程序、代理、RAG系统、情感分析、基于方面的分析、链编排、提示工程、向量存储、嵌入或与FastAPI端点集成ML模型时使用。涵盖了LangChain模式、LangGraph状态机、模型部署、API集成、流处理、错误处理和最佳实践。
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"gemini-svg-creator"
通过Gemini MCP服务器利用Gemini 3.1 Pro创建专业的SVG图形。生成标志、图标、插图、信息图表、图案、动画SVG以及UI元素，采用双模型优化循环（Claude负责协调+Gemini负责生成）。Gemini 3.1 Pro具备最先进的动画SVG能力和高级推理能力。当用户要求创建SVG、设计标志、制作图标、绘制插图、创建信息图表、设计图案、制作动画SVG、生成矢量图形、创作SVG艺…
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MCP Servers
通过模型上下文协议（MCP）访问1200多个AI代理工具
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