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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citations-retrieval

文档引用和Claude的RAG(检索增强生成)模式。激活以实现来源归属、文档基础、引用提取和上下文检索。

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crewai

CrewAI专家 - 60%的财富500强公司使用的基于角色的多代理框架。涵盖具有角色和目标的代理设计、任务定义、团队协调、流程类型(顺序、层次、并行)、记忆系统以及用于复杂工作流的流程。对于构建协作式AI代理团队至关重要。使用场景:crewai, 多代理团队, 代理角色, 代理团队, 基于角色的代理。

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data-ai-guide

全面的数据科学、机器学习和AI指南,涵盖Python、深度学习、NLP、大语言模型、提示工程以及MLOps。在构建AI模型、数据管道或机器学习系统时使用。

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design-master

平面设计主控 - 自动生成平面设计提示词,支持海报、logo、插画等多种设计类型

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embedding-strategy

非对称嵌入策略,使用RETRIEVAL_DOCUMENT进行数据摄入,使用RETRIEVAL_QUERY进行查询。主动激活条件:[TODO: 在实现时定义]。触发条件:[TODO: 在实现时定义]

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extract-wisdom

从文本来源中提取智慧、见解和可操作的收获。当被要求分析、总结或从博客文章、文章、markdown文件或其他文本内容中提取关键学习点时使用。

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gemini

Gemini CLI用于一次性问答、摘要和生成。

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claude-do-not-stop

启用连续工作模式。当用户说“继续工作”、“不要停”、“完成所有事情”、“完成所有任务”时主动使用。自动持续工作直到完成。用户可以通过/claude-do-not-stop [原因]来调用。

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construction-takeoff

通过AI从PDF图纸中自动进行建筑工程量测量。处理建筑图纸,提取数量/材料,通过Firecrawl分析竞争对手解决方案,计算成本,并生成基于Excel的提量报告以供利益相关者协作。

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cva-case-study-roi

医疗内容自动化流水线的真实世界ROI案例研究。Clínica Mente Saudável案例,经过验证的指标 - 时间减少99.4%(从4小时15分钟减少到1.5分钟),成本降低92.4%(从R$192.50降至R$14.70),月度投资回报率翻转+180%。包括详细的成本分解、优化策略和业务影响分析。在评估ROI、展示商业案例或验证自动化效益时使用。

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deep-research-synthesizer

给定来自5个研究子代理(时间切片或分区)的输出,验证并将它们综合成一个连贯的、有引用支持的Markdown深度研究报告,包括去重、矛盾处理,并在输入缺失或格式错误时提供明确的调试可见性。

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drama-workflow

协调情节点戏剧功能分析流程,管理文本预处理、并行分析、结果整合。适用于长文本的情节点和戏剧功能分析、需要结构化分析报告的场景

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face-recognition

面部识别系统模式用于考勤。在使用面部检测、验证、注册、活体检测或任何生物特征认证功能时使用。

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glm-coding

此技能提供了集成和使用GLM-4.7编码计划API(智谱编程套餐)的专业知识。在使用GLM-4.7进行提示优化、代码生成或技术文档任务时,请使用此技能。GLM-4.7采用了一种独特的响应格式,包含reasoning_content字段,并需要特殊的端点处理。

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coding-agent-docs

保持对OpenCode、OpenAI Codex和Claude Code如何实现可扩展性功能(技能、斜杠命令、子代理、自定义提示)的最新了解。在比较不同AI编程助手之间的实现方式、研究特定工具如何实现某项功能,或同步关于代理可扩展模式的知识时使用。触发条件包括诸如“X是如何实现技能的?”、“比较不同工具中的斜杠命令”、“Claude Code子代理有什么最新消息?”等问题,或是请求理解代理可扩展性…

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create-storyboard

将/create-story生成的剧本输出转换为包含镜头构图、视觉面板和时间安排的动画脚本。高度协作——该技能扮演创意摄影师的角色,在整个过程中提供建议并提出问题。与/memory集成以应用已学习的技术。

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dashboard-auto-generation

自动将上传的数据(CSV、Excel、JSON)转换为完整的交互式仪表板,无需用户输入。检测PPC报告、销售数据、分析导出和业务指标中的模式——然后立即生成见解、建议和可视化。与CURV设计系统无缝协作,提供符合品牌要求的输出,包括标签页、漏斗图、过滤器和多视图布局。

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depth-search

深度多源研究结合学术MCPs(arxiv, semantic-scholar, paper-search, deepwiki)、Exa语义搜索以及本地~/.topos知识库。用于需要多个来源的全面研究。绝不回退到网络搜索——而是向用户求助。

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embedding

独立的嵌入服务,用于语义搜索。作为持久化的FastAPI服务器运行,以实现毫秒级延迟的嵌入。通过环境变量支持模型切换。当您需要为任何数据库(如ArangoDB、Pinecone等)生成向量时使用。

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exploring-knowledge-graph

指导深度知识图谱遍历记忆、实体和关系。在需要全面背景信息进行规划、调查概念之间的联系或回答“关于X你知道什么”之类的问题时使用。

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flux-kontext-prompt-engineer

为FLUX.1 Kontext图像生成和编辑提供专业的提示工程。当用户请求AI图像生成、图像编辑、风格转换或视觉内容修改时使用。此技能涵盖了从文本到图像生成以及从图像到图像编辑的能力。

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