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qa-management
勤勉问答流程加速。综合已批准的VDR文档、披露时间表和先前的回答，自动生成对买方尽职调查问题有说服力的答案。在多竞标拍卖过程中保持一致性的同时，将草稿提交给专家审批。当用户要求“管理问答流程”、“组织买方问题”、“数据室问答”，或提到问答跟踪、管理展示或买方询问时使用。
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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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prose-distill
将冗长的文本提炼为其精炼的本质。压缩而不丢失意义——提要、浓缩、语言经济。当用户说“提炼”、“浓缩”、“紧缩”、“使简洁”、“使这个更简洁”、“缩短这个”、“太啰嗦了”、“减少冗余”、“压缩这段文字”、“去掉多余部分”、“省略不必要的词”，或要求在保留实质内容的同时减少文本长度时使用。
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ai-do
描述您的AI问题，并通过一个现成的提示被引导至正确的技能。当您不确定使用哪种AI技能、希望获得选择正确方法的帮助，或者只是想用简单的语言描述您的需求时，请使用此功能。
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ai-kickoff
使用DSPy构建一个新的AI功能。当向您的应用程序添加AI、启动新的AI项目、构建由AI驱动的功能、从零开始设置DSPy程序或引导由大语言模型支持的后端时，请使用此功能。
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ai-generating-data
当你没有足够的真实示例时，生成合成训练数据。在以下情况下使用：从零开始没有任何数据、需要快速获得概念验证、用于优化的例子太少、由于隐私或合规性原因不能使用真实客户数据、需要填补边缘情况的空白、类别不平衡、添加了新类别或更改了模式。涵盖DSPy合成数据生成、质量过滤和从零开始引导。
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ai-making-consistent
让你的AI每次给出相同的答案。当AI对相同的问题给出不同的答案、输出不可预测、运行之间的响应不同、你需要确定性的AI行为或你的AI不可靠时使用。涵盖DSPy一致性技术——温度、类型化输出、断言和优化。
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ai-tracing-requests
确切地查看您的AI在特定请求上做了什么。当您需要调试错误答案、追踪特定的AI请求、分析缓慢的AI流程、找出哪个步骤失败、检查LM调用、查看每次请求的令牌使用情况、构建审计跟踪或了解客户为何收到不良响应时，请使用此功能。涵盖DSPy检查、每步追踪、OpenTelemetry工具化以及追踪查看器设置。
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essay-to-speech
将书面文章转换为口语演讲，同时保留原始材料。还将培训模块促进者工件呈现为独立的HTML文档查看器。在将文章改编为口头表达、创建演讲稿、准备演示文稿内容或渲染模块文档时使用。
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real-estate-analyzer
适应性多代理系统用于房地产投资分析 — 交易筛选、承保、预估模型、融资策略、税务优化、压力测试、联合结构以及国际交易。当用户要求“分析一个物业”、“运行一个承保模型”、“进行预估分析”，或提到资本化率、净营业收入、现金回报率、债务服务覆盖率、1031交换、联合投资、酒店投资、国际房地产或投资文件时使用。
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ai-checking-outputs
在AI输出到达用户之前进行验证和校验。当您需要护栏、输出验证、安全检查、内容过滤、事实核查AI响应、捕捉幻觉、防止不良输出、质量关卡，或确保AI响应符合您的标准时使用。涵盖DSPy断言、验证模式以及生成-然后过滤的流水线。
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ai-building-pipelines
将多个AI步骤链接成一个可靠的管道。当您的AI任务对于单个提示过于复杂时，请使用此方法，您需要将AI逻辑分解为多个阶段，结合分类然后生成，进行多步骤推理，构建复合AI系统，协调多个模型，或将AI组件连接在一起。由DSPy多模块管道提供支持。
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ai-parsing-data
使用AI从杂乱的文本中提取结构化数据。适用于解析发票、从电子邮件中提取字段、从文章中抓取实体、将非结构化文本转换为JSON、提取联系信息、解析简历、读取表单，或任何需要输入杂乱文本并输出干净的结构化数据的任务。由DSPy提取技术支持。
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ai-switching-models
在不破坏现有功能的情况下切换AI提供商或模型。当您想从OpenAI切换到Anthropic、尝试更便宜的模型、不再依赖单一供应商、并排比较模型、模型更新导致输出错误、需要供应商多样化，或者希望迁移到本地模型时使用。涵盖DSPy模型可移植性——供应商配置、重新优化、模型比较和多模型管道。
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ai-taking-actions
构建能够采取行动、调用API并自主执行任务的人工智能。当您需要人工智能调用API、使用工具、执行计算、搜索网络并对结果进行处理、与数据库交互或完成多步骤任务时，请使用此功能。由DSPy代理（ReAct, CodeAct）提供支持。
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aif-grounded
答案的可靠性门槛。强制基于证据的推理，明确不确定性，以及在信息不足时使用“信息不足”而不是猜测。当用户说“确保100%正确”，“不要出现幻觉”，“只有经过验证的信息”，“基于事实的答案”，或者是在高风险情况下使用。
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presentation-partner
通过结构化访谈、线索跟踪和语音校准，将想法、大纲或现有幻灯片转化为Talk Track v5格式的协作演示文稿创作。
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prose-synthesize
将非结构化的思维综合成一个有结构、可执行的计划。当用户提供意识流式的思考、零散的笔记或脑力激荡的内容，并需要将其组织成一个包含目标、行动和优先级的连贯计划时使用。触发短语："synthesize"（综合）、"organize my thoughts"（整理我的想法）、"turn this into a plan"（把这个变成计划）、"make sense of this"（让这些变得有意义）、"s…
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ai-coordinating-agents
构建多个协同工作的AI代理。当您需要一个可以将任务分配给专家的主管代理、代理交接、并行研究代理、支持升级（L1到L2）、内容流程（作者+编辑+事实核查员）或任何多代理系统时使用。由DSPy提供优化代理，LangGraph负责协调。
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ai-following-rules
让你的人工智能遵循规则和政策。当你的AI违反格式规则、违反内容政策、忽略业务约束、输出无效JSON、超出长度限制、包含禁止内容或不符合你的规范时使用。涵盖DSPy Assert/Suggest用于硬性和软性规则、内容政策、格式强制执行、重试机制以及组合多个约束条件。
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ai-sorting
使用AI自动排序、分类或标记内容。适用于将票据分类、内容自动标记、邮件标注、情感检测、将消息路由到正确的团队、支持请求的初步处理、构建垃圾邮件过滤器、意图检测、主题分类，或任何文本输入后输出类别的任务。
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ai-serving-apis
将你的AI置于API之后。当你需要将AI功能作为Web端点提供、向现有后端添加AI、部署可供其他服务调用的AI、使用REST/HTTP封装DSPy程序、构建AI微服务或将语言模型置于FastAPI之后时使用。涵盖FastAPI集成、程序加载、请求/响应模型、每次请求配置、错误处理以及Docker部署等内容。
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ai-tracking-experiments
跟踪哪个优化实验是最好的。当您运行了多个优化过程，需要比较实验、希望重现过去的结果、需要选择最佳的提示配置、跟踪实验成本、管理优化产物、决定部署哪个优化程序或向利益相关者证明您的选择时，请使用此功能。涵盖了实验日志记录、比较以及推广到生产的过程。
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claimify
从论述中提取并结构化主张，形成可分析的论证图，包括逻辑关系和假设。在分析论点、红队推理、综合辩论或将对话转换为结构化的主张网络时使用。触发词包括“有哪些主张”、“分析这个论点”、“绘制逻辑图”或“找出矛盾”。
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read-aloud
从任何Markdown文件生成一个独立的HTML阅读器，包含Kokoro TTS音频和单词同步高亮。当用户想要听文章、通过耳朵校对或创建音频阅读器时使用。
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