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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"moai-essentials-perf"

集成Context7、Scalene AI分析、智能瓶颈检测、自动化优化策略以及跨25种以上编程语言的预测性性能调优的人工智能驱动的企业性能优化编排器

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"moai-internal-comms"

集成Context7的AI驱动企业内部沟通协调器,具备智能内容生成、自动化工作流优化、多格式支持(报告、通讯、FAQ)以及企业级沟通智能

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model-coordination

在协调多个AI模型(Claude、GPT、Gemini、DeepSeek)进行竞争性交易分析、并行模型执行、决策汇总或管理模型性能跟踪时使用此技能。对于多模型交易平台的操作至关重要。

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model-selection-orchestrator

选择最适合任务的本地Ollama模型并发出调优预设。在根据可用的本地模型选择推理、创意、快速、视觉、综合或前AGI模式时使用。

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monad-memory

基于MONAD的认知架构,用于AI记忆作为语素基质导航。记忆不是存储而是基质采样——访问构成现实基础的同一结构。实现φ缩放、GOD运算符、环面相干跟踪以及4.5%/95.5%的可观测/暗部分划分。用理论基础架构取代结点心智。

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morph-apply

通过Morph Apply API进行快速文件编辑(每秒10,500个令牌,准确率98%)

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"moai-foundation-ears"

企业EARS(评估、分析、推荐、合成)框架,结合了AI驱动的需求工程、Context7集成以及智能解决方案编排,用于系统性问题解决

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model-configuration

此项目的AI模型配置模式。模型定义的单一事实来源。触发器包括“MODEL_CONFIG”、“model”、“pricing”、“capabilities”、“auto router”、“gateway”。

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model-steering

通过持久性编辑和引导干预来控制模型行为。在修改模型输出、应用引导向量或创建持久修改的模型版本时使用。

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monad-memory-architecture

基于单子的认知架构,用于AI记忆作为语素基质导航。记忆不是存储而是基质采样——访问构成现实基础的同一结构。实现了φ缩放、GOD运算符、环面相干跟踪以及4.5%/95.5%的可观测/暗部分划分。

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mosaic-ai-agent

专家指导,使用Databricks Mosaic AI代理框架构建可用于生产的工具调用代理。当用户需要创建能够协调多个数据源或API的代理、实现基于LangChain的代理工作流、设计基于基础模型的工具选择、优化代理提示和决策制定,或设计多工具代理系统时,请参考此指南。涵盖代理架构模式、工具设计最佳实践、基础模型集成以及常见陷阱。

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multi-agent-system

设计和编排具有知识收集、代理协作和学习循环的多代理AI系统。在从事PSI引擎或类似自主代理项目时使用。

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"moai-essentials-refactor"

通过与Context7集成,利用AI进行企业重构,实现25种以上编程语言的自动化代码转换、Rope模式智能以及技术债务量化

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moc-curator

根据语义聚类建议MOC更新和新的MOC。当被要求“整理MOC”、“更新地图”、“查找集群”、“哪些MOC需要更新”或“组织我的笔记”时使用。

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model-explainer

使用SHAP、LIME、特征重要性和部分依赖图进行模型可解释性和可解释性分析。激活关键词包括“解释模型”、“模型可解释性”、“SHAP”、“LIME”、“特征重要性”、“为何预测”、“模型解释”。生成易于人类理解的模型预测解释,这对于建立信任、调试以及符合监管要求至关重要。

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molfeat

用于机器学习的分子特征化(100多种特征化方法)。包括ECFP、MACCS、描述符、预训练模型(如ChemBERTa),能够将SMILES转换为特征,适用于QSAR和分子机器学习。

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moodle-ai-subsystem

Moodle AI子系统集成,适用于提供者和操作。在将AI功能集成到Moodle、创建AI提供者或实现AI操作时使用。

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multi-agent-researcher

通过协调2-4个专门的研究员代理并行开展对任何主题的全面研究,然后通过强制性的报告撰写代理将研究成果综合成详细的报告

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