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elevenlabs-agents
使用ElevenLabs平台构建会话式AI语音代理。在React、React Native或Swift中配置代理、工具、RAG知识库、多声音和Scribe STT。防止了34个已记录的错误。使用场景：构建语音代理、AI电话系统，或者解决@11labs弃用、webhook错误、CSP违规、localhost允许列表、工具解析错误等问题。
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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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embedding-comparison
比较和评估用于语义搜索的嵌入模型
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embedding-strategies
选择并优化用于语义搜索和RAG应用的嵌入模型。在选择嵌入模型、实现分块策略或针对特定领域优化嵌入质量时使用。
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energyplus-builder
从自然语言描述或建筑物图像生成EnergyPlus建筑模拟。当用户要求'创建建筑模拟'、'生成IDF'、'模拟X层建筑'，提供建筑平面图、3D模型，或者像'深圳的一栋三层办公楼'这样描述建筑物时使用。
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enhancing-talks
通过Blinkist风格的摘要和时间戳来增强演讲笔记。当被要求“增强演讲”、“改进演讲笔记”、“添加时间戳”、“Blinkist风格的演讲摘要”或“使演讲笔记更好”时使用。通过分析文稿，增加核心信息、带有时间戳的关键见解、演讲结构、值得注意的引用、谁应该观看以及行动项。
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equilateral-agents
22个生产就绪的AI代理，具有数据库驱动的编排功能，用于安全审查、代码质量分析、部署验证、基础设施检查和合规性。在遇到安全问题、部署任务、代码审查、质量检查和合规性问题时自动激活。包括升级到企业级功能的路径（GDPR、HIPAA、多账户AWS、基于机器学习的优化）。
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event-detection-temporal-intelligence-expert
在时间事件检测、时空聚类（ST-DBSCAN）和照片上下文理解方面的专家。用于检测照片事件、按时间和地点聚类、分享预测、地点识别、事件重要性评分以及生活事件检测。激活关键词包括：'事件检测'、'时间聚类'、'ST-DBSCAN'、'时空'、'分享预测'、'地点识别'、'生活事件'、'照片事件'、'时间多样性'。不适用于单张照片的美学质量评估（请使用photo-composition-critic）…
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experiment-advisor
给定一个研究目标，使用现有的技能、培训报告和参考资料来提出一个小而具体的实验计划。
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elizaos
ElizaOS - 一个用于构建具有多平台支持（Discord、Telegram、Twitter、Farcaster）、区块链集成（EVM、Solana）、插件架构、多代理协调以及90多个社区插件的自主AI代理的TypeScript框架
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Embedding Generator
生成和管理用于语义搜索、聚类和相似性任务的文本嵌入
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emergency-news-agent
使用Grounding API进行实时突发新闻监控。持续扫描可能影响市场的事件，对紧急程度（CRITICAL/高/MEDIUM）进行分类，并立即向战情室和通知代理发送警报。优化了速度和召回率。
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english-to-thai-cultural-translation
将英文内容翻译成泰语，并根据文化习惯调整成语、正式程度（กระผม/ผม/ครับ/ค่ะ/นะ）、敬语以及适合上下文的语体。在将英文翻译成泰语、调整文化引用、使英文内容适应泰国受众，或有关泰语正式程度和文化细微差别的问题时使用。
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entropy-sim2real
熵驱动的模拟到现实迁移。使用最大熵强化学习、域随机化和信息论桥接来缩小现实差距。
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ethics-review
AI和技术伦理审查，包括伦理影响评估、利益相关者分析和负责任的创新框架
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example-projects
提供了三个生产就绪的机器学习训练示例（情感分类、文本生成、RedAI交易分类器），包括完整的训练脚本、部署配置和数据集。当用户需要示例项目、参考实现、启动模板，或者想要查看情感分析、文本生成或金融交易分类的工作代码时使用。
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experience-library
捕获任务结果，评分表现，并推导出规则作为持续学习的令牌先验，而无需更改模型权重。用于任务后反馈、经验捕捉、模式提取以及从错误中学习。以每100个样本18美元的成本实现持续学习，相比之下微调成本为1万美元。触发词包括“从经验中学习”、“捕捉模式”、“任务后分析”、“持续学习”、“经验提取”。
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email-action-extractor
从邮件文本中提取分配给用户的可执行任务。过滤掉信息类邮件（公告、通讯、广告、自动化报告），只处理有明确行动请求的邮件。通过识别特定于用户的分配来处理群发邮件。
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Embedding Pipeline
使用Gemini嵌入模型通过LangChain实现可重用的嵌入函数，并为网站地图爬取的内容提供适当的错误处理和批处理。
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emotion-engine
管理Ezra的情绪检测、LED响应和基于情绪的自动化。在处理情绪调节功能、智能家居响应或混沌之球时使用。
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enhancing-notes
通过Blinkist风格的摘要来增强书籍笔记。当被要求“增强笔记”、“改进书籍笔记”、“添加关键见解”、“扩展笔记”或“使笔记更好”时使用。通过并行网络研究添加核心信息、关键见解、值得注意的引言和谁应该阅读的部分。
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episodic-archiver
情景记忆存档器。将包含嵌入和分析的完整对话记录存储到ArangoDB中。跟踪未解决的会话以供反思。
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context-engineering-collection
一个全面的代理技能集合，适用于上下文工程、多代理架构和生产代理系统。在构建、优化或调试需要有效上下文管理的代理系统时使用。
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executor-resolver
基于LLM深入分析任务性质，判断合适的执行者（claudecode/codex/coderabbit/user）的专业技能。取代基于关键词的简单判断。
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expert-panel-deliberation
多专家评估模式用于结构化分析和决策。主动激活用于：(1) 从专家角度进行分析，(2) 获取关于某个主题的多个观点，(3) 用不同的专业知识评估选项，(4) 从不同角度建立共识，(5) 对复杂主题进行结构化审议。触发词包括：“与专家小组一起分析”，“获取专家观点”，“专家会怎么说”，“从不同角度评估”，“运行专家审议”，“多视角分析”。
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