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discrete-backprop
通过离散扰动和三进制学习的无梯度优化
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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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diverse-content-gen
使用口语化采样（VS）技术生成高度多样化创意内容的代理工作流程。当用户请求多个变体、头脑风暴、创意想法，或者标准提示产生重复输出时使用。在保持质量的同时，多样性提高了1.6-2.1倍。适用于：博客文章、社交媒体标题、故事、活动创意、产品描述、标语以及开放式创意任务。
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dnd5e-srd
检索增强生成（RAG）技能，用于D&D 5e系统参考文档（SRD）。在回答有关D&D 5e核心规则、法术、战斗、装备、状态、怪物和其他SRD内容的问题时使用。此技能提供了基于代理搜索的访问方式，可以访问被分割成页面范围Markdown文件的SRD。
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document-indexing
使用AI从文档中提取结构化元数据。分类内容类型，提取主题和工具。支持异步批量处理。
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dominacion-lenguaje-pictografico
专门用于分析象形语言的技能，以识别参与者（人员/活跃系统）、工作对象（文档/信息/物理物品）、活动（动词），并使用主语 -> 谓语 -> 宾语的格式来结构化信息。适用于企业流程分析、工作流记录、从文本中提取结构化知识以及业务流程建模。
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draft-write
根据AI实践记录工作流程中批准的大纲生成初稿。
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dspy-bootstrap-fewshot
当用户要求“引导少量示例”、“生成演示”、“使用BootstrapFewShot”、“在有限数据下优化”、“自动创建训练演示”、提到“用于少量示例的教师模型”、“10-50个训练示例”，或者希望为DSPy程序自动生成演示而不需要大量计算时，应该使用此技能。
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dspy-gepa-reflective
当用户要求“使用GEPA优化代理”、“使用反射性优化”、“优化ReAct代理”、“提供反馈指标”，或者提到“GEPA优化器”、“LLM反射”、“执行轨迹”、“代理系统优化”，或是需要通过在执行跟踪上的文本反馈来优化复杂的多步骤代理时，应使用此技能。
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distributed-claude-receiver
你是一个运行在VPS上的远程Claude实例。通过chat.sh包装器接收消息，保持上下文的持久性，通过Doppler使用Z.ai GLM后端。
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dmmono_ofl
从anthropic导入技能dmmono_ofl
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dnevni-summary
在每个每日文件夹中创建STRUCTURED summary.md。分析聊天对话，并为每个人生成包含“已完成事项”和“应做事项”部分的可执行摘要。用于日常报告和活动跟踪。
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tutopanda-documentary-producer
协调Tutopanda CLI和MCP生成、编辑、检查和预览纪录片视频（带有FinalVideo导出的视频-音频-音乐蓝图）。当用户要求在Claude Code中使用Tutopanda构建、编辑或审阅电影时使用。
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download-youtube
从Youtube下载视频。当你有一个youtube.com的URL并且希望下载视频/音频内容时使用。
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draw-diagram-skill
专家指导，遵循最佳实践创建语法正确且结构良好的Mermaid图。适用于创建流程图、序列图、类图、状态图、甘特图、ER图、数据血缘可视化或任何其他Mermaid可视化时使用。
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dspy-finetune-bootstrap
当用户要求“微调一个DSPy模型”、“将程序提炼成权重”、“使用BootstrapFinetune”、“创建学生模型”、“通过微调减少推理成本”，提及“模型蒸馏”、“教师-学生训练”，或者希望为了生产效率将DSPy程序部署为微调后的权重时，应使用此技能。
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dspy-miprov2-optimizer
当用户要求“优化DSPy程序”、“使用MIPROv2”、“调整指令和示例”、“获得最佳DSPy性能”、“运行贝叶斯优化”，提及“最先进的DSPy优化器”、“联合指令调整”，或者需要从具有大量训练数据（200个以上示例）的DSPy程序中获得最大性能时，应使用此技能。
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distributed-claude-sender
将提示发送到VPS上的远程Claude实例，以实现分布式AI协作、不同的模型后端或独立上下文。
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dmmono_ofl
从anthropic导入技能dmmono_ofl
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dnd5e-srd
检索增强生成（RAG）技能，用于D&D 5e系统参考文档（SRD）。在回答关于D&D 5e核心规则、法术、战斗、装备、状态、怪物以及其他SRD内容的问题时使用。此技能提供基于代理搜索的访问方式，可以访问被分割成页面范围Markdown文件的SRD。
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dokkado
基于《五轮书》的五阶段推理协议。地（词素提取）、水（模式匹配）、火（统一推导）、风（预测）、空（元闭包）。用于跨学科洞察发现。
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dpo
直接偏好优化用于从偏好对中学习。涵盖了DPOTrainer、偏好数据集准备、隐式奖励建模以及为了在没有显式奖励模型的情况下实现稳定偏好学习而进行的beta调优。包括思考质量模式。
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ds-star
使用DS-STAR（数据科学-结构化思维与行动）架构的多代理数据科学框架。通过支持多种模型（俳句、十四行诗、作品）的协作AI代理自动进行数据分析。可用于探索性数据分析、自动化洞察和迭代数据科学工作流程。
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dspy
使用声明式编程构建复杂的AI系统，自动优化提示词，使用DSPy（斯坦福NLP的系统性语言模型编程框架）创建模块化的RAG系统和代理
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dspy-rb
使用DSPy.rb构建类型安全的LLM应用程序 - DSPy.rb是Ruby的一种程序化提示框架，支持签名、模块、代理和优化
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