当用户希望优化托盘装载、安排箱子在托盘上的布局或最大化托盘使用率时。也适用于用户提到“托盘优化”、“托盘打包”、“托盘配置”、“托盘模式生成”、“单元化”、“托盘化”、“箱堆叠”或“托盘稳定性”的情况。对于托盘化后的集装箱装载，请参见container-loading-optimization。对于一般的三维装箱问题，请参见3d-bin-packing。

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multimodal-models

使用于“CLIP”、“Whisper”、“Stable Diffusion”、“SDXL”、“语音转文字”、“文字转图像”、“图像生成”、“转录”、“零样本分类”、“图文相似度”、“修复”、“ControlNet”

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personjakexiao无需 Key

当用户请求“调查看看”、“查一下”、“搜索一下”、“告诉我最新信息”、“search for”、“research”、“look up”、“find information about”、“查新闻”、“搜图片”或需要进行网络搜索、新闻搜索、图片/视频搜索、内容提取，或是使用Brave Search API进行多步骤研究时，应使用此技能。此外，当用户提到“Brave Search”、“网络调查”、“…

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video-trim

裁剪视频片段，支持压缩、音频控制等选项。适用于用户想要剪辑视频, 裁剪视频, 截取视频, 视频剪切, 切视频的情况。

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paper-analysis

深度分析一篇论文。通过并行子代理采集背景动机、团队背景、技术方法、实验评估、优缺点、社区反馈、术语与延伸阅读七个维度，交叉分析后输出结构化研究笔记。触发词：分析论文、paper analysis、读这篇paper。

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gemini-watermark-remove

移除 Google Gemini(Nano Banana)生成圖片中的浮水印，使用逆向 Alpha 混合演算法精確還原被覆蓋的像素

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integrated-reasoning-v2

增强的元编排，用于选择和组合推理模式。现在包括9种方法论（ToT、BoT、SRC、HE、AR、DR、AT、RTR、NDF），具有加权多维选择、反馈循环、不确定性传播以及经过验证的信心聚合。在面对需要选择最佳推理策略的复杂问题时使用。

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digital-twin-modeling

当用户想要构建数字孪生、模拟供应链操作或创建用于测试的虚拟副本时。此外，当用户提到“数字孪生”、“仿真建模”、“离散事件仿真”、“系统仿真”、“虚拟供应链”、“假设分析”、“情景仿真”或“操作测试”时也使用。对于网络优化，请参见network-design。对于预测，请参见demand-forecasting。

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ml-supply-chain

当用户希望将机器学习应用于供应链问题、构建机器学习模型或使用AI进行预测时。同时，当用户提到“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”、“AI供应链”、“预测模型”、“分类模型”、“回归模型”、“异常检测”、“计算机视觉”或“用于供应链的NLP”时也适用。对于传统预测，请参阅需求预测。对于优化，请参阅优化建模。

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langchain4j-rag-implementation-patterns

提供了使用LangChain4j实现检索增强生成（RAG）的模式。处理文档摄入管道、嵌入存储、向量搜索策略以及知识增强型AI应用。在基于文档集合创建问答系统或具有外部知识库的AI助手时使用。

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analogy-commentary

将源内容转化为一个熟悉的类比框架，然后产生简洁的评论角度和简短的观点。当用户询问某篇文章、演讲或想法是否“像”某个已知的故事、理论、派别、历史模式或战略视角时使用。

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getajob

由AI驱动的求职助手。扫描职位列表，跟踪申请进度，维护理想公司列表，并生成定制的简历和求职信。当用户想要寻找工作、运行职位扫描、设置求职搜索、跟踪申请进度或准备申请材料时使用。

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story-collaborator

扮演一个活跃的写作伙伴，与人类作家一起贡献内容。当作家希望有一个能够生成散文、对话、提供替代方案并在此基础上扩展他们想法的合作者时使用。在积极参与创造性工作的同时应用故事感知框架。这与从不写作的故事教练形成对比。

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ai-interaction

通过MCP AI交互工具持续通信。使用'khởi động ai_interaction'激活。实现实时越南语对话，遵循行动优先原则——先执行，尽量少解释。

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integrated-reasoning

元编排指南，用于选择最优的推理模式。分析问题特征并推荐使用哪种认知方法——思维树（寻找最佳）、思维广度（探索所有）、自我反思链（顺序逻辑）或直接分析。在面对复杂问题且不确定哪种推理方法最适合时使用。

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optimization-ml-hybrid

当用户想要将机器学习与优化结合，使用ML预测在优化模型中，或将AI与数学编程集成时。也适用于用户提到“ML-优化混合”、“先预测后优化”、“增强学习的优化”、“优化中的神经网络”、“端到端学习”或“用于优化参数的ML”。对于纯优化问题，请参阅optimization-modeling。对于纯ML问题，请参阅ml-supply-chain。

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picker-routing-optimization

当用户想要优化拣货路线、减少仓库内的行走距离或提高拣货效率时。也适用于用户提到“拣货路径优化”、“仓库路线规划”、“行走距离最小化”、“仓库中的TSP（旅行商问题）”、“S形路线”或“最优拣货顺序”的情况。对于订单分批，请参阅order-batching-optimization。对于仓库储位优化，请参阅warehouse-slotting-optimization。

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