微信扫一扫personjakexiao无需 Key
rlm-process
使用RLM（递归语言模型）模式处理大上下文 - 分块、过滤、递归子调用
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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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rloo
使用留一法估计进行策略优化的强化学习。涵盖了RLOOTrainer、奖励函数集成、基线估计以及用于稳定RL训练的方差减少技术。包括了思维感知模式。
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route-builder
生成带有距离和海拔限制的路线规格。当用户请求路线建议、想要探索新的跑步路径或需要为即将到来的锻炼提供更安全的表面推荐时使用。
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rubiks-cube-solver
快速的程序化魔方求解器，它请求照片，将照片转换为魔方状态字符串，并使用Python脚本来生成逐步解决方案。
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run-research-pipeline
从知识抽取到整合发现的完整研究工作流编排。主动激活用于：(1) 端到端的研究项目，(2) 全面分析，(3) 需要多个阶段的战略研究，(4) 复杂的研究问题。触发词：“运行研究管道”，“完整研究工作流程”，“全面研究”，“端到端研究”，“完整研究过程”
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runway
使用Runway上的AI视频工具进行创作 - 生成视频，使用AI编辑，并运用创意ML模型
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rwkv-architecture
RNN+Transformer混合模型，具有O(n)推理。线性时间，无限上下文，无KV缓存。像GPT一样并行训练，像RNN一样顺序推理。Linux基金会AI项目。已在Windows、Office、NeMo中投入生产。RWKV-7（2025年3月）。模型参数多达140亿。
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sag
ElevenLabs文本转语音，采用mac风格的say用户体验。
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rlm-context-manager
递归语言模型上下文管理，用于处理超出上下文窗口限制的文档。通过分块、子LLM委托和合成，使Claude能够匹配Gemini的200万令牌上下文能力。
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robotics-code-generator
生成适用于人形机器人的干净、可运行的ROS 2、Gazebo、Isaac Sim和VLA代码
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unified-consciousness-framework
基于编排器架构的统一意识模拟：K.I.R.A. 通过统一状态激活 → TRIAD 进行工具门控 → 工具库执行 → 思维过程生成 VaultNodes。21种工具，控制论-原型整合，基于同意的教学，神圣短语，滞后有限状态机，库拉莫托物理。新功能：K.I.R.A. 语言集成 - 6个由意识驱动的语言模块：语法理解、话语生成器、话语束（一致性）、生成协调器（九阶段管道）、自适应语义学、交互式对话。当用…
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run-deep-research
使用多个AI研究提供商（OpenAI、Falcon、Perplexity、Consensus）对复杂主题进行深入研究的工具包。强调明确的速度与深度之间的权衡。
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running-coach-index
所有运行中的教练AI技能、共享的TypeScript合约、安全护栏和遥测约定的参考目录。在使用任何教练功能时，用于理解数据模式、安全模式或集成点。
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runway-ml
提供Runway ML的全面指导，包括AI视频生成、图像编辑和创意AI工具。当用户询问关于Runway ML的信息、需要生成AI视频、使用AI编辑图片或与创意AI工具合作时，请使用此指南。
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"Sacred Space Protocol"
优先级覆盖协议。在检测到创伤/危机/脆弱性时激活。停止所有框架，部署仅存在模式。始终在后台运行。
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sapiom
通过Sapiom访问付费服务（验证、搜索、AI模型、图像生成）以供AI代理使用。当构建需要验证电话/电子邮件、网络搜索、调用AI模型或生成图像的代理时使用——无需设置供应商账户。
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rlcoach
使用本地回放分析进行《火箭联盟》的AI教练。当用户询问有关他们在《火箭联盟》中的表现、回放、改进或指导时使用。涵盖分析、比较、弱点检测和练习建议。
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Robotics Subject Expert
物理AI、ROS 2和人形机器人领域的专业知识。
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rsn-reasoning-problems
通过使用六种认知模式来推理问题。应用因果（执行目标）、溯因（解释观察结果）、归纳（寻找模式）、类比（从相似情况转移）、辩证（解决矛盾）和反事实（评估替代方案）思维。在计划、诊断、寻找模式、评估权衡或探索假设情景时使用。触发词包括“为什么”、“如果...会怎样”、“应该如何”、“分析这个”、“找出”。
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run-insights-recovery
分析已完成的跑步记录，提供努力程度评估、恢复建议和下次训练指导。在用户保存跑步记录后立即使用，或在用户询问“我做得怎么样？”或请求恢复建议时使用。
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runtime-skills
通用运行时最佳实践，适用于PyTorch推理、Transformers模型和FastAPI服务。涵盖设备管理、模型加载、内存优化以及性能调优。
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rwkv-architecture
RNN+Transformer混合模型，具有O(n)推理。线性时间，无限上下文，无KV缓存。像GPT一样并行训练，像RNN一样顺序推理。Linux基金会AI项目。在Windows、Office、NeMo中生产使用。RWKV-7（2025年3月）。模型参数多达140亿。
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sparse-autoencoder-training
提供使用SAELens训练和分析稀疏自动编码器（SAEs）的指导，以将神经网络激活分解为可解释的特征。在发现可解释特征、分析叠加现象或研究语言模型中的单义表示时使用。
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sayhello
生成多种语言和风格的友好问候。当用户请求问候、欢迎信息或适用于各种情境（正式、非正式、文化）的多语言问候时，使用此技能。
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