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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beaver-xhs-images

生成小红书(小红书)信息图系列,包含10种视觉风格和8种布局。将内容分解为1-10张卡通风格的图片,优化以提高小红书上的互动率。当用户提到“小红书图片”、“小红书笔记”、“小红书配图”、“小红书种草”、“XHS images”、“XHS cards”、“RedNote infographics”,或想要适用于中国平台的社交媒体信息图时使用。

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dspy-framework

DSPy声明式框架,用于自动提示优化,将提示视为代码,并进行系统评估和编译

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mac-tts

使用macOS内置的`say`命令进行文本转语音。可用于语音通知、音频警报、大声朗读文本或通过Mac扬声器播报消息。支持多种语言,包括中文(普通话)、英语、日语等。

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eu-ai-act-specialist

欧盟AI法案(EU 2024/1689号条例)合规专家。用于根据风险级别对AI系统进行分类、评估提供者或部署者的义务、评估GPAI模型的合规性、执行符合性评估、进行偏见检测和公平性测试、建立AI治理计划,或者为欧盟AI法案的执行截止日期做准备。涵盖了从系统清单到售后市场监控的整个监管生命周期。

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videos-search

用于视频搜索。返回带有标题、URL、缩略图、时长、观看次数、创作者的视频。支持新鲜度过滤、安全搜索、分页。

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ai-health-check

在发布前进行健康检查,以防止你推送有问题的AI功能。从6个维度(模型选择、数据质量、成本、监控、故障用户体验、优化)进行评分。

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build-judge

构建一个针对特定故障模式的LLM-as-Judge评估器。仅二元通过/不通过。当故障模式需要解释(语气、忠实度、相关性、完整性)且无法通过代码检查时使用。如果故障可以通过正则表达式、模式验证或执行测试来检查,则不要使用。在完成错误分析(/upgrade-evals)之前也不要使用。

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notebook-lm

通过notebooklm-py Python库自动化Google NotebookLM。当用户想要执行以下操作时,使用此技能:- 创建、管理或删除NotebookLM笔记本- 向笔记本中添加来源(URL、YouTube、PDF、文件、文本、Google Drive)- 提问/与笔记本内容聊天- 生成内容:音频概览(播客)、视频概览、测验、闪卡、幻灯片、信息图、报告、数据表、思维导图- 下载生成的工…

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langchain-architecture

使用LangChain框架设计LLM应用程序,包括代理、记忆和工具集成模式。在构建LangChain应用程序、实现AI代理或创建复杂的LLM时使用...

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context-optimization

当用户要求“优化上下文”、“减少令牌成本”、“提高上下文效率”、“实施KV-cache优化”、“分割上下文”,或提到上下文限制、观察掩码、上下文预算,或扩展有效上下文容量时,应使用此技能。

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iso42001-ai-management

ISO 42001 AI管理系统合规自动化。评估组织对AIMS认证的准备情况,评估AI系统的影响,验证治理结构,并检查附录A中的控制项。用于ISO 42001准备情况评估、AI治理规划、AI影响评估、负责任的AI实施以及AIMS认证准备。

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llm-context

用于RAG/LLM接地。返回为LLMs优化的预先提取的网络内容(文本、表格、代码)。支持GET和POST方法。根据复杂性调整max_tokens/count。支持Goggles、本地/POI。对于AI答案,请使用answers。推荐给任何构建AI/代理应用程序的人。

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agency-ladder

规划AI功能从v1到v2再到v3的代理进展。逐步分析随时间推移自主性如何增加,定义晋升标准,并生成用于利益相关者对齐的成果物。基于CC/CD框架。

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vgl

对AI图像生成的最大控制——编写结构化的VGL(视觉生成语言)JSON,明确控制每个视觉属性。定义确切的对象位置、光照方向、相机角度、镜头焦距、构图、配色方案和艺术风格为确定性的JSON,而不是模糊的自然语言。当您需要可重现的图像生成、精确控制场景构图,或将自然语言图像请求转换为Bria FIBO模型的结构化JSON模式时,请使用此技能。触发于对结构化提示、可控生成、VGL JSON、确定性图像描…

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watch-video

分析任何公开视频URL(如Loom、YouTube等),并生成一份生动详尽、达到工程师级别的报告,内容包括视频中展示和讲述的信息。当用户分享一个Loom、YouTube或其他视频链接,并希望由AI对其进行分析、总结、转录或理解时使用——无需亲自观看视频。

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local-llm-expert

掌握使用Ollama、llama.cpp、vLLM和LM Studio进行本地大语言模型推理、模型选择、显存优化及本地部署。精通量化格式(GGUF, EXL2)以及本地AI隐私保护。

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deepread

AI原生的OCR平台,能够在几分钟内将文档转换为高精度数据。通过使用多模型共识,DeepRead实现了95%以上的准确率,并且只标记不确定的字段以供复查——从而将人工工作量从100%减少到5-10%。无需进行任何提示工程。

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athena

主动知识智能。运行Mine → Grow → Defrag循环。Mine从git/.agents/code中提取信号。Grow通过当前现实验证现有学习内容,合成跨领域见解,追踪来源链,并识别知识缺口。Defrag进行清理。触发词:"athena", "knowledge cycle", "mine and grow", "knowledge defrag", "clean flywheel", "…

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ai-cost-check

计算AI功能的成本,并质疑你是否真的需要它。调用ai-cost-analyzer代理进行详细的经济建模。

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calibrate

发布后的人工智能功能校准工作流程。记录错误模式,审查评估性能,并决定是否进行代理推广。基于CC/CD框架对AI产品进行持续校准。

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de-ai-ify

去除AI生成的术语,恢复文本中的人声。基于分析1000多篇AI与人类创作的内容构建而成。

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