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scoring
格言：风格很重要。背景很重要。故事胜过数字。
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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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scout-travel-agent
构建具有多步骤任务编排、工具调用和状态管理的代理型AI应用程序。在创建能够自主执行复杂工作流程（如Scout旅行管家——一个通过真实API集成搜索航班、检查酒店可用性并管理日历邀请的代理）的AI代理时使用。触发条件：代理型工作流、工具使用编排、LangChain/LangGraph代理、旅行规划代理、多步骤AI自动化、自主任务执行。
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script-writer-personality
生成具有特定个性风格（如GMTK、Fireship、Chilli）的教育视频脚本，同时严格执行反AI冗余写作规则
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sdd-pr
在完成规范后，利用AI生成PR。分析规范元数据、git差异、提交历史和日志条目，在创建前生成全面的PR描述，并获得用户批准。
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section-backgrounds
在样式清理后，将品牌指南应用于页面部分。实施60-30-10色彩规则，交替使用部分背景，并确保视觉层次。在运行remove-inline-styles之后，对每一页使用。
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semantic-kernel
使用Microsoft Semantic Kernel构建AI应用程序。创建插件、计划器、记忆系统和AI编排。用于企业AI集成、.NET/Python AI开发以及LLM应用程序框架。
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senior-ml-engineer
世界级的机器学习工程技能，用于生产化机器学习模型、MLOps 以及构建可扩展的机器学习系统。精通 PyTorch、TensorFlow、模型部署、特征存储、模型监控和机器学习基础设施。包括大语言模型集成、微调、RAG 系统和代理型 AI。在部署机器学习模型、构建机器学习平台、实施 MLOps 或将大语言模型集成到生产系统时使用。
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Semantic Translation
当用户使用模糊术语如“让它说话”、“我们需要一个API”、“让它可移植”、“检查是否有缺口”，或者提出元问题如“我这么说有道理吗？”、“这有意义吗？”，提到自己是“非技术用户”，使用含糊的动作动词（如“让它工作”、“做那件事”），混合领域语言，使用自创术语，或者在人类自然语言和技术精确度之间检测到语义漂移时，应使用此技能。提供跨Autogen、Langroid、MCP（模型上下文协议）、UTCP（…
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score-analyzer
分析多轮评估结果评分数据，统计各项指标，计算评级等级。适用于分析评分趋势、计算S/A/B评级
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screen-capture
使用系统原生方法进行屏幕捕获和内容分析，支持 macOS screencapture 命令和 Python 截图库
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scrypted
构建Scrypted插件以实现家庭自动化。创建摄像头集成、自动化和智能家居桥接。用于HomeKit、Google Home和Alexa集成。
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seamless
使Claude能够浏览Seamless（Grubhub）上的餐厅并跟踪订单
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semantic-intelligence
使用Miller的语义搜索功能来进行概念性代码理解。在搜索概念、跨语言模式、业务逻辑或探索不熟悉的代码时激活。结合文本和语义搜索以获得最佳结果。
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semantic-performance-builder
为复杂的交互构建编排好的多步骤情感序列（语义表演）。在设计欢迎序列、错误恢复流程或庆祝动画时使用。
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sense
基于图表的视频提取与字幕对齐
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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），确定性词汇表。被T5、ALBERT、XLNet、mBART等使用。可以在没有预分词的情况下直接对原始文本进行训练。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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scottink-writer
用Scott真实的声音写作——英式、对话式、自嘲风格、以代码为先。在撰写博客文章、技术内容或文档时使用。
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screenshot-beautifier
使用ImageMagick美化截图 - 添加圆角、阴影、渐变背景和填充。在准备用于博客文章、文档或演示文稿的截图时使用。将原始的Playwright/浏览器截图转换为精美的图片。
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scvi-tools
此技能应在使用scvi-tools进行单细胞组学数据分析时使用，包括scRNA-seq、scATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学以及其他单细胞模式。使用此技能进行概率建模、批次校正、降维、差异表达、细胞类型注释、多模态整合以及空间分析任务。
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section-ai-tools
生成AI工具介绍类页面的超详细教程内容，强调工具对比、配置技巧与实战场景；当需要撰写AI工具介绍、配置指南、使用技巧类教程时使用
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semantic-kernel
使用Microsoft Semantic Kernel构建AI应用程序。创建插件、规划器和记忆系统。用于企业AI、副驾开发和Microsoft生态系统集成。
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senior-data-scientist
世界级的数据科学技能，包括统计建模、实验设计、因果推断和高级分析。精通Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、R语言、SQL、统计方法、A/B测试、时间序列以及商业智能。涵盖实验设计、特征工程、模型评估及与利益相关者的沟通。适用于设计实验、构建预测模型、执行因果分析或推动基于数据的决策。
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senior-prompt-engineer
世界级的提示工程技能，用于LLM优化、提示模式、结构化输出和AI产品开发。在Claude、GPT-4、提示设计模式、少量学习、思维链以及AI评估方面具有专长。包括RAG优化、代理设计和LLM系统架构。适用于构建AI产品、优化LLM性能、设计代理系统或实现高级提示技术时使用。
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serial-position-effect
列表开头和结尾的项目更容易被记住。在排列菜单、列表、导航或任何元素序列时使用。
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