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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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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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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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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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series-analyzer
分析已播剧集，包括信息获取、拉片分析、五元素分析及联网搜索。适用于深度分析剧集创作技法、学习情节设计
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service-planning
只需输入业务领域，即可自动执行从MVP定义到原型的整个服务策划工作流程。通过依次协调17种专业技能来生成完整策划产出物。(project)
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session-handoff
创建全面的交接文档，以实现AI代理会话的无缝转移。触发条件为：(1) 用户请求交接/保存记忆/上下文；(2) 上下文窗口接近容量限制；(3) 主要任务里程碑完成；(4) 工作会话即将结束；(5) 用户说'保存状态'、'创建交接'、'我需要暂停'、'上下文快满了'；(6) 通过'加载交接'、'从...继续'、'继续我们之前的工作'恢复工作。在大量工作后（多次文件编辑、复杂调试、架构决策）主动建议进行…
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seuratmap2ref
使用Seurat的参考映射工作流程将单细胞数据集映射到高质量的参考图谱。执行标签转移、UMAP投影，并与参考注释进行整合，而不修改查询表达数据。能够从像Azimuth PBMC这样的策划图谱或自定义组织特异性参考中进行迁移学习。
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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-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-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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Sermon Features Expert
处理Leavn布道功能 - 录制、转录、分析、播放、导入、教会名录
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session-conversation-tracking
对会话、对话和多轮互动进行记录
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setting-detector
基于关键词自动检测故事设定（类型、时代、主题）并激活相应的知识库 - 在后台静默工作，无需用户干预即可提供相关写作指导
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seuratsubclustering
对特定的细胞子集（例如，单个集群、细胞类型或自定义子集）进行细粒度的重新聚类。与仅在单个集群内寻找子集群的`Seurat::FindSubCluster`不同，此过程对由元数据过滤器或细胞条形码列表定义的任何细胞子集执行完整的聚类工作流程（PCA、UMAP、FindNeighbors、FindClusters）。
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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、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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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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sermon-writer
当用户要求你撰写、创建或生成联合教会礼拜服务的讲道内容时（包括完整的讲道、简短讲道或分段讲道），你必须使用此规则。在撰写圣经教学材料或具有灵性塑造意义的信息时也应遵循此规则（1,400-4,000字）。
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session-processor
协调D&D会议视频从上传到知识提取的端到端处理。当用户希望有一个完整的自动化工作流程来处理新的会议录音时使用。
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seuratclustering
使用Seurat对单细胞RNA-seq数据执行无监督聚类。此过程找到最近邻，计算UMAP用于可视化，并应用Louvain/Leiden算法来识别细胞簇。可以在多个分辨率下探索簇，以平衡粒度和生物学相关性。
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seuratclusterstats
为Seurat对象生成全面的集群统计数据和可视化，包括降维图、基因表达可视化、集群质量指标和clustree图。此过程对于探索和验证聚类结果至关重要。
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