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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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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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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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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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scanpy
单细胞RNA-seq分析。加载.h5ad/10X数据，质量控制，归一化，PCA/UMAP/t-SNE，Leiden聚类，标记基因，细胞类型注释，轨迹分析，用于scRNA-seq分析。
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scienceworld-living-entity-identifier
分析房间观察结果，以识别列出的物体中可能存在的生物（例如：蛋、植物、动物）。处理观察文本，根据领域知识标记出潜在的生物项，并输出一个集中目标供后续行动使用。
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scienceworld-target-locator
这项技能根据领域知识和环境线索确定目标对象最可能的位置。当代理需要找到特定物品（如动物）但该物品不在当前房间时触发此技能。它会分析环境描述并建议传送到哪个房间进行进一步调查。
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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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sag
ElevenLabs文本转语音，采用mac风格的say用户体验。
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say-narration
使用macOS的文本转语音功能来进行代理叙述和公告。子代理使用不同的语言声音说英语来介绍自己。适用于多代理工作流程，其中每个代理都有独特的声音身份。
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scarches-complete
scArches 单细胞深度学习参考图谱框架 - 100%覆盖文档（26个HTML文件，包含完整API、教程、模型训练、多模态整合）
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scienceworld-room-teleporter
将代理传送到ScienceWorld环境中的指定房间。当任务的目标对象或位置已知在不同的房间时，使用此技能可以实现高效导航。它以目标房间名称作为输入，并输出成功的传送观察结果。
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scienceworld-process-monitor
该技能观察处于活动状态的装置及其内容物的状态以跟踪进度。它应该在加热或反应过程中定期触发，以检查状态变化（例如，从固态到液态）。该技能对装置和物质使用'查看'或'检查'动作。
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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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"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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scarches
用于染色质可及性数据单细胞分析的深度学习库scARCHES的综合技能。用于scATAC-seq数据处理、模型训练、批次校正、与scRNA-seq的整合以及空间染色质分析。
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schema-mechanism
德雷舍尔的因果学习计算理论
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scienceworld-object-focuser
这项技能选择并专注于特定对象，以表示任务意图或为操作该对象做准备。它是在识别出符合任务标准的目标对象（例如，生物）后触发的。该技能使用'focus on OBJ'动作，并将对象名称作为输入，在执行如移动或在scienceWorld任务中使用对象等操作之前通常需要这样做。
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scienceworld-process-pauser
这项技能在任务执行过程中引入了有意的暂停。当代理需要考虑下一步、评估中间结果或等待进程完成时，应触发此技能。该技能使用'wait1'或'wait'动作暂时停止活动，以防止在复杂的实验程序中仓促做出决定。
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