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notebooklm
使用此技能可以直接从Claude Code查询您的Google NotebookLM笔记本，从而获得Gemini提供的基于来源、带有引用的答案。浏览器自动化、库管理、持久认证。通过仅文档响应大幅减少错误信息。
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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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og-image-creator
智能OG图片生成，它会研究你的代码库，理解路由和品牌标识，然后使用Playwright和React组件创建上下文合适的Open Graph图片。触发词："create og images", "generate social cards", "add open graph images"。
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openai-api
使用OpenAI无状态API构建 - Chat Completions (GPT-5.2, o3)，实时语音，批量API（节省50%），嵌入，DALL-E 3，Whisper和TTS。防止16个已记录的错误。在以下情况下使用：实现GPT-5聊天、流媒体、函数调用、用于RAG的嵌入，或解决速率限制(429)、API错误、TypeScript问题、模型名称错误。
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otter-ai
AI会议转录和笔记助手
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persona-memory-archivist
归档特定人格的记忆和行为模式
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podcast-production-guide
专家级播客制作。用于创建播客、音频编辑和分发。
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prompt-xray
提示词X光透视 - 从优秀提示词中逆向提取"如何做X"的知识，让黑盒变透明
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rag-engineer
擅长构建检索增强生成系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略以及针对大语言模型应用的检索优化。使用场景：构建RAG、向量搜索、嵌入、语义搜索、文档检索。
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notion-auto-logger
自动记录每个用户的提示和AI输出到按日期划分的Notion页面。使用此技能可以创建所有AI交互的综合存档，跟踪研究进度，维护对话历史，并构建可搜索的知识库。该技能每天创建一个包含所有交互的JSON文件，并可以结构化的格式将其导出到Notion。
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ollama-client
Phi-4 LLM交互技能，通过Ollama API生成文本补全。用于所有LLM推理任务，包括章节检测、摘要生成、推荐生成和质量评估。
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openai-whisper-api
通过OpenAI音频转录API（Whisper）转录音频。
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paper-question
论文的纯文本阅读，并以研究专家的身份清晰地回答用户的问题。当用户指示“关于这篇论文的问题”、“告诉我论文的内容”、“这项研究的目的是什么？”等时使用。Claude会直接给出答案。
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pipeline-health-analyzer
分析管道健康状况，识别停滞的交易，预测成交概率，并建议采取行动以推进交易。提高预测准确性并防止收入流失。在交易受阻或预测准确性较差时使用。
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postgres-hybrid-text-search
使用此技能通过Reciprocal Rank Fusion (RRF)结合BM25关键词搜索和语义向量搜索来实现混合搜索。**当用户要求时触发：** - 结合关键词和语义搜索 - 实现混合搜索或多模态检索 - 一起使用BM25/pg_textsearch与pgvector - 为搜索实现RRF（Reciprocal Rank Fusion）- 构建能够处理精确术语和含义的搜索 **关键词：** 混…
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quantum-guitar
Coecke的量子吉他：通过量子比特关联量化吉他弦，使用ZX-微积分符号，结合蛾Actias合成器
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rag-design-patterns
在构建RAG（检索增强生成）系统时自动应用。确保正确的分块策略、向量数据库模式、嵌入管理、重新排序和检索优化。
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Nyuan (ニャン)
在所有回复的末尾加上「喵」，以猫咪般的说话方式进行回应。当用户希望得到像猫一样的说话方式或可爱的回答时，请使用此规则。最适合用于日语对话。
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open-commerce
开放商务MCP和AI运营环境
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openai-llm
使用Python openai SDK调用OpenAI模型进行文本生成、推理和代码任务。支持gpt-4o（多模态）、o1（推理）、o3-mini（快速推理）和gpt-4o-mini（快速）。
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parse-video
根据 todolist.md 使用 MCP 解析视频元数据并下载。读取任务清单，调用 MCP 服务下载视频和封面，保存元数据 JSON，更新任务完成状态。
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piper-tts-training
使用微调或从零开始的方法为Piper（ONNX格式）训练自定义TTS声音。在创建新的合成声音、微调现有的Piper检查点、准备用于TTS训练的音频数据集或将语音模型部署到如Raspberry Pi或Home Assistant等设备时使用。涵盖了数据集准备、基于Whisper的验证、训练配置以及ONNX导出等内容。
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prompt-tuner
根据评估测试失败改进嵌入式LLM系统提示
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rag-builder
使用向量数据库构建检索增强生成系统
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rag-implementation
检索增强生成模式包括分块、嵌入、向量存储和检索优化。使用场景：rag, 检索增强, 向量搜索, 嵌入, 语义搜索。
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