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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section-detection

使用正则表达式模式和LLM主题分割来检测临床笔记部分(HPI、ROS、评估、计划)。生成带有准确字节偏移量的目录。

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sentencepiece

与语言无关的分词器,将文本视为原始Unicode。支持BPE和Unigram算法。速度快(每秒50,000个句子),轻量级(6MB内存),词汇表确定性高。被T5、ALBERT、XLNet、mBART等使用。可以直接在未经预分词处理的原始文本上进行训练。当您需要多语言支持、中日韩语言或可复现的分词时,请使用它。

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social-signal-bot

自动化发布/监控社交信号(X/Telegram),具有速率限制意识和安全模板。可用于内容节奏或警报。

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stable-baselines3

使用此技能进行强化学习任务,包括训练RL代理(PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C等)、创建自定义Gym环境、实现用于监控和控制的回调、使用向量化环境进行并行训练以及与深度RL工作流集成。当用户请求RL算法实现、代理训练、环境设计或RL实验时,应使用此技能。

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summarize

从URL、播客和本地文件中总结或提取文本/转录(对于“转录此YouTube/视频”来说是一个很好的备选方案)

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swarm-discussion

探索性讨论模式用于解决未解问题。复制Staff+工程师的思维方式:“当没有明确答案时,通过面对不同的观点来暴露盲点。”真正的多主体讨论,专家们通过基于团队和消息架构直接相互交流。

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wake-word-detection

使用openWakeWord实现唤醒词检测的专家级技能。涵盖音频监控、关键词识别、隐私保护以及为JARVIS语音助手设计的高效始终监听系统。

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segment-anything-model

用于零样本迁移的图像分割基础模型。当您需要使用点、框或掩码作为提示来分割图像中的任何对象,或者自动为图像中的所有对象生成掩码时,请使用此模型。

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sft

使用SFTTrainer和Unsloth进行有监督的微调。涵盖数据集准备、聊天模板格式化、训练配置以及Unsloth优化,以实现指令调整速度提高2倍。包括思考模型模式。

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sound-engineer

空间音频专家,程序化声音设计、游戏音频中间件和应用程序用户体验声音设计。专长于HRTF/声场环绕技术、Wwise/FMOD集成、用户界面声音设计以及自适应音乐系统。激活关键词包括:'空间音频'、'HRTF'、'双耳音效'、'Wwise'、'FMOD'、'程序化声音'、'脚步声系统'、'自适应音乐'、'UI声音'、'通知音频'、'声音品牌'。不适用于音乐作曲/制作(使用数字音频工作站DAW)、电影的…

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subtitle-overlay

在视频片段中添加烧录字幕/说明。支持SRT/VTT字幕文件,可自定义样式(字体、大小、颜色、位置),并提供针对TikTok、YouTube Shorts和Instagram Reels的平台特定预设。

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summarize

将各种内容类型(治疗会议、会议、文档)总结成结构化的笔记。在处理转录文本或长篇内容时使用。

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audio-generation

MassGen中的音频生成和理解指南。涵盖了ElevenLabs和OpenAI后端的文本转语音、音乐、音效以及音频理解。

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sentence-transformers

最先进的句子、文本和图像嵌入框架。提供5000多个预训练模型,用于语义相似性、聚类和检索。支持多语言、领域特定和多模态模型。可用于为RAG、语义搜索或相似性任务生成嵌入。最适合生产环境中的嵌入生成。

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short-prompt-guide

创建高效短视频提示的策略。在制作填充镜头、氛围场景或不需要完整制作简报方法论的快速视频片段时使用。涵盖何时选择短片与长片、格式+风格前置规则,以及两种方法(描述性与指令性)以获得紧凑且连贯的结果。

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Fixed Video Format (9:16)

固定1080x1920像素的视频格式,使用基于百分比的位置定位。在布局视频组合、在画布上定位元素或计算尺寸时使用此设置。所有视频都以精确的9:16纵横比渲染,适用于TikTok/Instagram Reels。

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superwhisper-custom-mode

创建有效的自定义模式提示和示例的指南,适用于Superwhisper这款AI听写应用。当用户希望创建、改进或理解Superwhisper自定义模式指令以处理具有上下文感知能力的听写语音时使用,同时也可用于生成示例。

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youtube-analysis

提取YouTube视频的文字记录,并生成包含多层次摘要、关键概念和可操作收获的结构化概念分析。纯Python编写,无需API密钥,不依赖MCP。通过youtube-transcript-api获取文字记录,如果失败则使用yt-dlp作为备选方案,然后直接由Claude分析内容。当用户提到:分析YouTube视频、YouTube文字记录、总结这个视频、这个视频涵盖了什么、从视频中提取概念、视频分析、…

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