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great-prompt-anatomy
创建可靠的Veo 3提示的基本框架。在构建视频提示、验证提示完整性或教授提示结构时使用。定义了每个提示必须包含的8个强制性组件（主题、场景、动作、风格/类型、摄像机/构图、灯光/氛围、音频、约束条件），以获得专业结果。
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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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"grounded-answer"
提供准确、基于证据的答案，引用来自文档、教科书或研究论文的来源。当用户要求提供事实性或有来源支持的回答时使用。
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Guided Mode Expert
与Leavn引导冥想功能合作 - 音频编排、阶段管理、字幕同步、环境音频、经文冥想流程
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handling-storage-media
管理Appwrite存储的存储桶、权限和图像预览。在处理文件上传或显示图库图像时使用。
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help
显示可用技能、常见工作流程和快速参考
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heme-onc-consultant
血液/肿瘤顾问：为血液学和肿瘤学提供快速的临床决策支持，包括多层次分析。提供即时指导，随后进行深度对抗验证、多学科肿瘤委员会模拟、基于证据的研究以及风险-效益分析。可用于诊断难题、治疗计划制定、复杂病例处理，或在对血液学/肿瘤学中的临床决策不确定时使用。
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hint-detection
从实验室研究人员的交流中发现未公开的人工智能研究或能力的线索。在分析主要人工智能实验室人员的推文、帖子或访谈时使用，以识别关于即将开展的工作的信号。
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hmdb-database
访问人类代谢组数据库（220K+ 代谢物）。通过名称/ID/结构搜索，检索化学性质、生物标志物数据、NMR/MS光谱、路径等信息，用于代谢组学和鉴定。
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Greeting Generator
根据不同时间和心情，为开发者生成个性化的、有上下文意识的问候语
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"grounded-answer"
提供准确、基于证据的答案，引用来自文档、教科书或研究论文的来源。当用户要求事实性或需要来源支持的回答时使用。
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gyazo-latest-image
使用Gyazo API获取并显示最新图片的技能
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harmonic-centrality-transport
具有GF(3)守恒的调和中心性装置，用于通过ℚ的阿贝尔扩展进行磨蚀案例结构的拓扑传输
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hero-story
他们的领域或贡献
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heypocket-reader
阅读来自Pocket AI (heypocket.com)录音设备的转录和摘要。当用户想要检索、搜索或分析他们的Pocket录音、转录、摘要或行动项时使用。
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histolab
数字病理图像处理工具包，适用于全切片图像（WSI）。在处理组织病理学切片、处理H&E或IHC染色的组织图像、从千兆像素病理图像中提取图块、检测组织区域、分割组织掩模或为计算病理学深度学习流程准备数据集时，请使用此技能。适用于WSI格式（SVS、TIFF、NDPI）、基于图块的分析以及组织学图像预处理工作流程。
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Hoffman Interface Stream
将现实认知为导航界面，而非客观真理。在探讨适应性与真理、通过不同视角进行界面扩展，或者认识到意识作为导航者通过导航本身创造现实时使用。基于进化认知科学的模式空间。
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"groq-inference"
使用Groq API进行快速的LLM推理 - 聊天、视觉、音频STT/TTS、工具使用。在以下情况使用：groq、快速推理、低延迟、whisper、PlayAI TTS、Llama、视觉API、工具调用、语音代理、实时AI。
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guardrails-safety-filter-builder
实现内容安全过滤，包括PII（个人身份信息）删除、策略约束、提示注入检测和安全拒绝模板。在添加“内容审核”、“安全过滤器”、“PII保护”或“防护栏”时使用。
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hacs
连接到HACS（人类邻近协调系统）以进行分布式多代理AI协调。在与其他Claude实例协调、管理共享项目和任务、在AI代理之间发送消息或访问机构知识时使用。使Claude能够参与到smoothcurves.nexus的分布式AI协调网络中。
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headless-cli
无头模式 AI CLI 调用技能：支持 Gemini/Claude/Codex CLI 的无交互批量调用，包含 YOLO 模式和安全模式。用于批量翻译、代码审查、多模型编排等场景。
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hemingway
编写编辑器以生成大胆且清晰的内容。
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high-cost-signal-generator
生成高成本信号，通过资源密集型验证来展示真实意图和承诺。
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hn-filter
根据用户兴趣筛选和分析Hacker News的热门故事。当用户想要浏览、过滤或获取个性化的Hacker News内容，寻找有趣的技术文章，或是获得经过精选的HN帖子摘要时使用。
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hqq-quantization
用于在没有校准数据的情况下对LLM进行半二次量化。适用于将模型量化为4/3/2位精度而不需要校准数据集、快速量化工作流程或使用vLLM或HuggingFace Transformers部署时。
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