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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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seuratclusteringofallcells

在细胞类型选择之前对所有细胞（包括T细胞、B细胞和非T/B细胞）进行粗略聚类。此过程识别出广泛的细胞群体，以便通过`TOrBCellSelection`进行后续的T/B细胞选择。与作用于已选择的T/B细胞上的`SeuratClustering`不同，该方法提供对异质性细胞群体的初始聚类。

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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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sfh-viz

为分形号角设计生成丰富的可视化效果。在渲染3D几何图形、创建声学图、模拟动画、构建仪表板或生成出版质量的图表时使用。作为所有SFH-OS代理的中心可视化枢纽。

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sfh-sim

对号角几何形状运行声学模拟，使用BEM分析。在评估号角性能、分析阻抗曲线、计算极性图或评分几何变化时使用。返回声学指标和可视化数据。

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sharp

高性能Node.js图片处理库。使用libvips最快速地调整JPEG、PNG、WebP、AVIF和TIFF图片大小。

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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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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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sfh-gen

使用空间填充曲线和曼德勃罗扩展生成分形号角几何体。在设计号角拓扑、创建几何变体或探索用于声学优化的分形方法时使用。生成STL网格和分形分析数据。

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shape-memory

通过形状锚点而非线性日志实现AI原生会话连续性。在开始会话时使用以从前一状态进行定位，或在结束时固化状态以便未来实例使用。

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shatter-protocol

人类自主验证协议 - 通过定期的断电测试和多维度的能力评估，验证人类操作员保持与AI系统的功能独立性。

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