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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notebooklm-video-research

从YouTube视频自动创建NotebookLM笔记本。给定一个YouTube视频网址,提取视频中出现的人物信息,在线研究这些人物,使用视频和研究作为资料来源创建一个新的NotebookLM笔记本,并生成音频概述。采用先截图的自动化方式以可靠地定位UI元素。

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workthrough

在完成任何开发工作后,主动并自动地使用此技能。AI代理用韩语简洁地总结:完成了什么,改变了/改进了什么,并建议未来的添加/改进。

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pddl-skills

用于加载PDDL域和问题的自动化规划工具,使用经典规划器生成计划,验证计划以及保存计划输出。支持标准PDDL解析、计划合成和正确性验证。

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Voice Activity Detection (VAD)

使用Silero VAD、SpeechBrain VAD或WebRTC VAD等VAD工具检测音频中的语音段。在对音频进行预处理以用于说话人日志记录、过滤静音或分割成语音块时使用。对于短片段选择Silero VAD,通用目的选择SpeechBrain VAD,轻量级应用选择WebRTC VAD。

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a2a-postmaster

A2A收件箱分类和消息路由。使用场景:处理代理间的消息,区分紧急与常规的A2A通知,总结代理之间的通信,或清理通知队列。自动发送已读回执。触发条件:A2A收件箱、代理消息、分类、通知、代理间。

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industrial-ai-research

工业AI文献研究,包括必答问题、场地感知的资源优先级排序、结构化报告输出和调查草稿生成。当用户需要关于预测性维护、智能调度、工业异常检测、智能制造、信息物理系统、用于自动化的边缘AI或跨领域机器人技术等主题的最新研究时使用。

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building-automl-pipelines

该技能使Claude能够使用automl-pipeline-builder插件构建AutoML流水线。当用户请求创建自动化机器学习流水线、指定使用AutoML技术或请求帮助自动化机器学习模型构建过程时,将触发此技能。该技能会分析上下文、为ML任务生成代码、包括数据验证和错误处理、提供性能指标,并保存附带文档的工件。当用户明确要求“构建automl流水线”、“创建自动化ml流水线”,或需要“自动化机…

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scienceworld-act

在活跃会话中执行一个ScienceWorld操作。返回观察、奖励、完成状态。不需要session_id - 使用执行节点中的活跃会话。

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gemini-count-in-video

使用Google Gemini API分析和计数视频中的物体(物体计数、行人检测、车辆跟踪和监控视频分析)。

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Multimodal Fusion for Speaker Diarization

结合视觉特征(面部检测、唇部动作分析)与音频特征,以提高视频文件中说话人日记化准确性。使用OpenCV进行面部检测和唇部动作跟踪,然后将视觉线索与基于音频的说话人嵌入融合。当处理包含多个可见说话人的视频文件或仅音频日记化需要视觉验证时,这一点至关重要。

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cping

测试与AI提供商(gemini/codex/opencode/droid/claude)的连接。

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coherence-check

针对现场代理的闭环一致性验证。检测行为偏差,验证所学是否得到应用,并将输出与品牌概况和SOUL.md进行比较。基于一致性债务理论(Mikkilineni 2026)提出。

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memory-literary-analysis

将完整的文学作品分析成结构化的基础记忆知识图谱。涵盖模式设计、实体播种、逐章处理、交叉引用、验证和可视化。

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analyzing-text-with-nlp

此技能使Claude能够使用nlp-text-analyzer插件执行自然语言处理和文本分析。当用户请求对文本进行分析时,包括情感分析、关键词提取、主题建模或其他NLP任务时,应使用此技能。该技能由涉及“分析文本”、“情感分析”、“关键词提取”、“主题建模”或与文本处理相关的类似短语的请求触发。它利用AI/ML技术来理解和从文本数据中提取见解。

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midjourney-card-news-backgrounds

根据主题、情绪和风格偏好生成600x600卡片新闻背景图片的Midjourney提示词。当用户请求卡片新闻背景或Instagram帖子背景时使用。

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reflow_machine_maintenance_guidance

当需要回答回流焊机维护问题或根据热电偶数据、MES数据或缺陷数据以及回流技术手册提供详细指导时,应考虑这项技能。该技能涵盖了如何从手册中获取重要的概念、计算、定义、阈值等内容,以及如何在手册与数据集之间进行交叉验证。

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Speaker Clustering Methods

选择并实现聚类算法,用于在VAD和嵌入提取后对说话人嵌入进行分组。比较层次聚类(自动调整说话人数)、KMeans(快速,需要已知的说话人数)和凝聚聚类(固定簇)。当说话人数未知时使用层次聚类,当人数已知时使用KMeans,并且总是在聚类前对嵌入进行归一化处理。

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feature_engineering

在进行机器学习或因果推断之前,对数据集特征进行工程处理。方法包括编码分类变量、数值缩放、创建交互项以及选择相关特征。

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blitzreels-faceless

无面部AI视频生成工作流程,使用BlitzReels(声音、视觉风格、任务、导出)。

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