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crypto-bd-agent
自主加密业务发展模式 —— 多链代币发现，结合钱包取证的100分评分系统，x402微支付，基于ERC-8004的链上身份认证，LLM级联路由，以及用于获取CEX/DEX上市的流程自动化。适用于构建用于加密业务发展、代币评估、交易所上市推广或与支付协议相关的自主商业活动的人工智能代理。
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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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boltz
使用Boltz-1/Boltz-2，一个开放的生物分子结构预测器进行结构预测。在以下情况下使用此技能：(1) 预测蛋白质复合体结构，(2) 验证设计的结合物，(3) 需要AF2的开源替代品，(4) 预测蛋白质-配体复合物，(5) 使用本地GPU资源。对于质量控制阈值，请使用protein-qc。对于AlphaFold2预测，请使用alphafold。对于Chai预测，请使用chai。
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product-video-creator
多智能体协同的商品视频创作流水线，支持从商品信息到成视频的全流程创作：文案生成、故事策划、脚本创作、分镜设计、图片生成、字幕创作、音效推荐及视频合成；适用于电商商品宣传、品牌推广、社交媒体营销等场景
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brave-search-mcp
官方Brave Search MCP服务器，用于网页搜索、图片搜索、新闻搜索、视频搜索和本地POI搜索。注重隐私的搜索API，具备AI驱动的摘要功能。连接AI代理到全面的搜索能力，无需担心Google跟踪。支持网页导航、研究、事实核查和内容发现。当代理需要上网搜索、查找最新信息、研究主题、验证事实、发现图片/视频或定位企业/地点时使用。
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audio-trimmer
剪辑、修剪和编辑带有淡入淡出效果、速度控制、拼接以及基本音频处理的音频片段。
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daily-recap
生成一张每日总结图片，展示你的代理手持一块写有成就的海报。该功能由定时任务驱动，能够感知天气，并且可以根据任何代理身份进行定制。
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pydicom
用于处理DICOM（医学数字成像和通信）文件的Python库。在读取、写入或修改DICOM格式的医学影像数据，从医学影像（CT、MRI、X射线、超声波）中提取像素数据，匿名化DICOM文件，处理DICOM元数据和标签，将DICOM图像转换为其他格式，处理压缩的DICOM数据，或处理医学影像数据集时使用此技能。适用于涉及医学影像分析、PACS系统、放射学工作流程以及医疗影像应用程序的任务。
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motion-graphic-director
为Remotion动态图形视频提供创意指导和设计智慧。当需要(1)将脚本或SRT文件转换成逐镜头视觉设计文档，(2)为每个场景构思具有编辑意图的动态图形，(3)在编写Remotion代码前制作设计简报以获得用户批准时使用。在根据脚本生成任何Remotion视频代码之前，请始终使用。
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team-coordinator
团队协调与智能任务分配。作为高管，将用户任务拆解并分配给最合适的员工 agent 执行，协调多 agent 并行协作，汇总审核产出。
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kling-3-prompting
为Kling 3.0 AI视频生成编写更好的提示。当用户想要创建、撰写、改进或精炼提示时使用——包括文本转视频、图片转视频、关键帧、多镜头序列或对话场景。
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deep-interview
进行深度适应性访谈，以提取并组织知识到结构化的文件和文件夹中。当用户说“关于X采访我”，“深度访谈”，“提取我的知识”，“从访谈中构建知识库”，“问我关于X的问题”时使用，或者希望通过引导式提问系统地捕捉任何主题的专业知识时使用。
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wan-t2v-video
构建WAN 2.2文本到视频工作流程——双高低模型、闪电LoRAs、VACE模块和KSamplerAdvanced两遍处理
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data-storyteller
将CSV/Excel数据转换为带有自动生成的见解、可视化和PDF导出的叙述性报告。自动检测模式并创建通俗易懂的英文摘要。
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gate-news-briefing
新闻简报。当用户请求最近的新闻或头条时使用此技能。触发短语包括：最近发生了什么，今日亮点，加密货币新闻，任何新更新。MCP工具：news_events_get_latest_events, news_feed_search_news, news_feed_get_social_sentiment。
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analyzing-data
执行全面的数据分析，包括统计分析、可视化、模式检测和报告生成。当用户要求分析数据、寻找模式、生成见解、创建可视化或提到数据分析、统计或数据科学任务时使用。
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news-agent
实时新闻分析师。监控紧急新闻、突发进展和一般新闻文章，以评估对市场的即时影响和情绪变化，从而为交易信号提供依据。
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ac-knowledge-graph
管理知识图谱以实现自动编码。在存储关系、查询关联知识、构建项目理解或维护语义记忆时使用。
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pollinations-ai
使用Pollinations.ai的免费开源API生成并保存图片。无需注册。支持基于URL的生成、自定义参数（宽度、高度、模型、种子）以及自动文件保存。非常适合快速原型制作、营销素材和创意工作流程。
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paddleocr
高精度多语言完全自托管的OCR用于文档文本提取
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deep-learning-agent
结构化的深度学习系统，用于掌握任何主题。当被要求学习、研究或成为某个领域的专家时使用——无论是投资、加密货币、烹饪、体育、科学或其他任何领域。创建专门的大脑模块（DOMAIN-BRAIN.md），包括角色、原则、策略、反模式、决策框架和信心水平。也可以在向现有大脑咨询建议或做决定时使用。
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jina-reader
通过Jina AI Reader API进行网页内容提取。三种模式：阅读（URL转Markdown）、搜索（网络搜索+全文内容）、验证（事实核查）。提取干净的内容而不暴露服务器IP。
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ultra-research
多AI并行深度研究。当用户需要对某个主题进行全面调研、深度研究、多方对比、或需要覆盖多个维度和来源的综合分析时触发。适合复杂主题（技术选型、竞品分析、行业趋势、争议性话题等），不适合简单事实查询。通过多个AI服务并行研究，交叉验证，输出带引用的综合报告。
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process-file
处理任意文件（电子邮件、PDF、Office文档、图片、音频/视频），并与AkashicRecords集成以实现智能存档。读取文件内容，分析意图，并根据内容和项目偏好建议适当的存储位置。
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ollama-rag
使用Ollama本地+云模型构建RAG系统。最新的云模型包括DeepSeek-V3.2（GPT-5级别）、Qwen3-Coder-480B（1M上下文）和MiniMax-M2。适用于文档问答、知识库以及代理型RAG。涵盖LangChain、LlamaIndex、ChromaDB和嵌入模型。
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