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langflow
一个强大的基于Python的可视化框架，用于构建和部署集成了模型上下文协议（MCP）的人工智能代理和工作流，具有拖放界面和企业级部署选项
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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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langsmith-agent-builder
LangSmith Agent Builder - 无需编码的平台，用于创建带有内置工具（Gmail、Slack、GitHub、Linear）、OAuth集成、MCP服务器支持、Slack部署以及通过LangGraph SDK进行编程调用的AI代理
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lattice-spatial-collective
使用密码学分片、闲话传播和拜占庭容错的多代理分布式上下文保存协议，以在动态代理网络中维护一致的共享内存。
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learning-translation
包容性和可访问性学习体验的翻译
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legacy-to-ai-ready
通过Claude Code配置将遗留代码库转换为支持AI的项目。在以下情况下使用：(1) 分析旧项目以生成AI编码配置；(2) 为现有项目创建CLAUDE.md、技能、子代理、斜杠命令、钩子或规则；(3) 用户希望为一个代码库启用氛围编码；(4) 通过AI辅助开发引入新团队成员；(5) 用户提到“使项目支持AI”、“生成Claude配置”或“为AI创建编码标准”。
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lhott-cohesive-linear
用于交互熵的凝聚线性HoTT模式，并生成图表。实现Schreiber的凝聚模态（♯,♭,ʃ）和Riley的线性模态（♮），以桥接量子与经典领域。
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libmemory
libmemory - 为LLM上下文窗口提供内存管理。WindowBuilder从对话历史和工具中构建受令牌限制的上下文。createWindow工厂简化了窗口创建过程。MemoryIndex存储对话标识符。用于管理聊天历史、构建LLM提示词以及优化上下文窗口。
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linkedin_job_resume_optimizer
自动化端到端的求职工作流程：在LinkedIn上搜索与AI相关的远程职位，提取职位描述，阅读基础简历，生成针对ATS优化的定制简历，进行技能差距分析，建议面试准备问题，并提供LinkedIn个人资料优化建议。使用场景：(1) 用户需要针对特定职位定制简历，(2) 准备具有针对性优化的职位申请时，(3) 需要根据简历和职位要求之间的技能差距进行分析时，(4) 根据技能差距需要面试准备问题时。
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"langgraph-agents"
使用LangGraph的多代理系统 - 监督/群集模式、状态协调、多提供者路由。在构建多代理工作流、协调代理或需要成本优化的编排时使用。使用Claude、DeepSeek、Gemini（不使用OpenAI）。
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last30days
研究过去30天内在Reddit、X（推特）及网络上的一个话题，成为该领域的专家，并为用户的目标工具编写可以直接复制粘贴的提示。
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launch-alert-bot
构建一个可以检测新的Solana发行（铸币/流动性池）并发送安全警报的机器人。用于发现和监控，避免推广诈骗项目。
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leave-excusal-communication-handler
当用户需要与讲师/助教沟通已批准的请假或缺席事宜时，包括查找请假文件和发送带有附件的提醒邮件。此技能在用户提到'豁免作业'、'请假文件'或需要提醒讲师已批准的缺席时触发。它处理文档检索、带有适当上下文的邮件编写以及官方文件的附件管理。
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lemonade
由AI驱动的针对租户、房主、宠物和人寿的保险。
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libagent
libagent - 用于会话AI的代理编排库。AgentMind类协调LLM补全、记忆管理、工具执行和多轮对话。AgentAction处理工具调用和动作处理。可用于构建聊天代理、RAG管道和AI助手。与libmemory、librpc和libllm集成。
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libvector
libvector - 向量相似性搜索。VectorIndex 存储带有元数据的嵌入，并执行余弦相似性搜索。VectorProcessor 处理嵌入生成和索引。支持按元数据过滤和基于阈值的检索。用于语义搜索、RAG检索和相似度匹配。
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linkedin-roast
一种搞笑的LinkedIn个人资料吐槽技能，基于某人的个人资料、活动、技能、经验或缺乏这些内容，提供既犀利又友好的喜剧性批评。当用户请求对某个LinkedIn个人资料进行吐槽、取笑某人的职业形象或希望获得对其LinkedIn内容的幽默评价时使用。触发条件包括“吐槽这个LinkedIn”、“取笑这个个人资料”、“吐槽我”、“给我一个LinkedIn吐槽”、“喷这个个人资料”，或者任何要求对专业资料进…
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langgraph-development
专业的LangGraph AI应用开发技能，提供从概念到生产的完整开发指导。基于Context7最新调研，涵盖StateGraph设计、多代理协作、RAG系统实现、生产部署等核心场景。使用此技能构建有状态、多参与者、长期运行的AI代理应用。
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latent-latency
潜在-延迟技能
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learning-recommendation-engine
根据学习者的个人资料、表现、偏好和学习分析生成个性化的内容推荐。用于自适应学习系统、内容发现和个人指导。在“推荐内容”、“下一步最佳”、“个性化”或“我接下来应该学什么”时激活。
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leela-ai
制造智能 — Leela AI将MOOLLM应用于工业
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levity-levin
嬉戏式的相互渗透遇到了Leonid Levin的算法界限。用于：具有理论保证的嬉戏式探索、带有收敛证明的相互渗透、在复杂性界限内的涌现解决方案、社会计算达到算法最优性。
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libllm
libllm - 用于兼容OpenAI端点的LLM API客户端。LlmApi类通过HTTP处理聊天完成和嵌入。支持GitHub模型、Azure OpenAI和标准OpenAI端点。处理流式响应、令牌计数以及多工具并行调用修复。可用于LLM完成、嵌入和AI模型集成。
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lightsheet-psf-deconvolution
KINTSUGI 去卷积：通过计算真实的光片点扩散函数来修复水平条带伪影。触发条件：去卷积伪影、水平条带、PSF 问题、fcyl、狭缝宽度、光片、LsDeconv。
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implementing-llms-litgpt
使用Lightning AI的LitGPT实现并训练LLM，支持20多种预训练架构（Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral）。当需要清晰的模型实现、对架构有教育性的理解或使用LoRA/QLoRA进行生产微调时，请使用此方法。单文件实现，无抽象层。
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