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金大哥
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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maxhub-wechat

微信数据查询助手。覆盖视频号和公众号两大模块，支持搜索、视频详情、评论、文章、用户等全功能。

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multi-agent-architecture

多 Agent 架构设计与智能 Spawn 系统。当需要设计多 Agent 系统、配置专业化 Agent、实现智能任务分发、或优化并发处理能力时使用此技能。

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youtube-downloader

下载YouTube视频，支持自定义质量和格式选项。当用户请求下载、保存或抓取YouTube视频时使用此技能。支持多种质量设置（最佳、1080p、720p、480p、360p）、多种格式（mp4、webm、mkv）以及仅音频的MP3下载。

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ask

查询捆绑的研究知识图谱以获取方法指导。通过三层知识库路由问题——为什么（研究声明）、如何（指南文档）、它看起来像什么（领域示例）——加上结构化的参考文档。返回基于研究的答案，这些答案基于具体的声明，并具有对用户系统的实际应用。触发词为“/ask”，“/ask [问题]”，“为什么我的系统...”，“我应该如何...”。

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game-ai

开发游戏的AI算法，包括寻路、决策树和机器学习集成。

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去AI味

去AI味助手适合市场营销、运营、内容创作者、产品在用户提出“论文AI写的，帮我去掉AI味”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成AI 写作痕迹诊断、自然化改写稿、问题片段说明。

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context-recovery

在会话压缩后或当上下文缺失但暗示需要继续时，自动恢复工作上下文。支持跨Discord、Slack、Telegram、Signal及其他支持的渠道使用。

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openclaw-memory-enhancer

针对OpenClaw的边缘优化RAG内存系统，支持语义搜索。自动加载内存文件，提供智能回忆，并通过相关上下文增强对话。非常适合Jetson和边缘设备（<10MB内存）。

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Neural Network Design

使用PyTorch和TensorFlow设计和构建具有各种架构的神经网络，包括CNN、RNN、Transformer以及注意力机制。

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silicon-paddle-ocr

通过SiliconFlow API使用PaddleOCR模型的OCR技能。当用户要求“从图片中识别文本”、“从照片中提取文本”、“对这张图片进行OCR处理”、“从截图中读取文本”，或提到“PaddleOCR”、“图像文本识别”、“从图像中提取文本”时，应使用此技能。

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image-enhancer

通过提高分辨率、清晰度和清晰性来改善图像质量，特别是截图。非常适合准备用于演示文稿、文档或社交媒体帖子的图像。

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prompt-optimizer

评估、优化和增强提示，使用58种经过验证的提示技术。当用户要求改进、优化或分析提示时使用；当提示需要更好的清晰度、具体性或结构时；或者在为不同用例生成提示变体时使用。涵盖了质量评估、针对性改进以及跨诸如CoT、少量样本学习、角色扮演等50多种技术的自动优化。

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writing-assistant

重新表述、纠正和扩展写作内容，根据上下文进行改进。当用户需要帮助时使用：（1）为了更清晰、调整语气或风格而重新表述文本；（2）纠正语法错误、打字错误或拼写错误；（3）将粗略的想法、要点或片段扩展为完整的散文。触发短语包括“重新表述这个”、“修正这段文字”、“帮我写”、“扩展这个想法”，或者直接提供需要改进的文本。

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affinda

集成Affinda的文档AI API，从文档（发票、简历、收据、合同和自定义类型）中提取结构化数据。涵盖身份验证、客户端库（Python、TypeScript）、使用Pydantic模型和TypeScript接口的结构化输出、Webhooks、上传模式以及完整的文档地图。在使用Affinda解析、分类或从文档中提取数据构建集成时使用。

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ocr-super-surya

使用Surya进行GPU优化的OCR。在以下情况下使用：(1) 从图像/屏幕截图中提取文本，(2) 处理带有嵌入图像的PDF文件，(3) 多语言文档OCR，(4) 版面分析和表格检测。支持90多种语言，准确度是Tesseract的两倍。

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gemini-video-understanding

使用Google Gemini API分析视频（摘要、问答、带时间戳和视觉上下文的转录、场景/时间线检测、视频剪辑、FPS控制、多视频比较以及YouTube URL分析）。

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