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spatialdata
SpatialData框架用于处理空间多模态和多尺度数据。使用此技能来解决关于空间组学数据分析、可视化以及SpatialData Python生态系统的问题。
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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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sports-meme-creator
从比赛/时刻生成特定运动的梗图。内容包括对当前事件的反应、流行的模板、关于队伍/球员的内部笑话。
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SSML Script Generation
生成可用于生产的SSML脚本，适用于Google Cloud TTS
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start-tts
以HTTP模式启动TTS服务器以生成音频
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stop-tts
停止TTS服务器
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streaming-patterns
配置ADK双向流以实现实时多模态交互。在构建实时语音/视频代理、实现实时流、配置LiveRequestQueue、设置音频/视频处理，或者当用户提到双向流、实时代理、流工具、多模态流或Gemini Live API时使用。
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style-transform
当用户要求重写内容、转换风格、检查风格一致性或模仿写作风格时，应使用此技能。它提供多渠道内容重写、风格一致性检查和内容模仿功能。支持单人和双人模式的播客脚本生成。
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Summarization Engine
生成长文档和文本集合的准确摘要
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speed-of-light
多次转弯一次通话。即时通讯。无需往返。
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speculative-decoding
通过使用推测解码、Medusa多头和预判解码技术来加速大语言模型的推理。当优化推理速度（1.5-3.6倍加速）、减少实时应用的延迟或部署计算资源有限的模型时，请使用这些方法。涵盖了草稿模型、基于树的注意力机制、雅可比迭代、并行令牌生成以及生产部署策略等内容。
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stacks-agent
由AI驱动的智能，用于构建Stacks区块链应用程序，并附带40个生产代码示例
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startupO-lite
RAG优先的编排启动。最小上下文（约500个令牌），按需查询RAG。是startupO的一种令牌高效替代方案。
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storytelling-tools
将叙述捕捉和分享构建到系统中。
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"study-notes-creator"
从任何内容创建组织良好的学习笔记。当用户请求学习笔记、学习摘要、复习材料，或希望为了学习而理解某个主题时使用。
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subagent-coordinator
协调《物理人工智能与人形机器人教科书》项目中的所有子代理。分配任务，验证输出，并跟踪进度以确定是否可以获得额外积分和可重用智能。
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"summarize-robotics-text"
将与机器人相关的文本、研究论文或课堂笔记总结成简洁、清晰且结构化的摘要。当用户要求浓缩或简化机器人内容时使用。
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speculative-decoding
通过使用推测解码、Medusa多头和预判解码技术来加速大语言模型的推理。当优化推理速度（1.5-3.6倍加速）、减少实时应用的延迟或部署计算资源有限的模型时，请使用这些方法。涵盖草稿模型、基于树的注意力机制、雅可比迭代法、并行令牌生成以及生产部署策略。
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"sqlite-agent-amplification"
动态创建工具并咨询同伴代理以增强能力
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stanford-storm
运行斯坦福STORM（knowledge-storm）来生成全面的、类似维基百科的文章，并附有引用。需要LLM和搜索API密钥（Bing或You.com）。
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static-audio-generation
为Bob The Skull生成和管理使用ElevenLabs TTS的静态音频文件。在创建问候语、启动消息、错误响应或测试音频时使用。处理生成、命名、目录结构以及跨仓库同步。
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streaming-expert
视频流专家。在有关“CCTV”、“HLS”、“WHEP”、“流媒体”、“视频”的问题时使用。
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style-consistency-enforcer
分析多个资产并定义统一的视觉风格指南。当图像不匹配、资产来自不同来源或需要重新生成一致的变体时使用。输出包含线重、阴影、颜色饱和度规则以及用于图像生成的统一提示模板的风格指南。
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suggest_model
根据下一个任务的内容（编码、研究、重构等），推荐最合适的LLM模型
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"summarize-robotics-text"
将与机器人相关的文本、研究论文或讲义总结成简洁、清晰且结构化的摘要。当用户要求压缩或简化机器人内容时使用。
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