使用[Harbor](https://github.com/av/harbor)设置和运行本地LLM的指南。当用户希望在本地运行LLM、设置Ollama、打开WebUI、llama.cpp、vLLM或类似的本地AI服务时使用。涵盖了从Docker先决条件到运行模型、配置、配置文件、隧道以及高级功能的完整设置过程。

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avatar-portrait

当用户要求“从照片创建头像”、“生成肖像头像”、“制作个人资料图片”、“将头像转换为风格化肖像”、“团队成员头像”、“角色风格头像”，或需要在任何风格（包括像素艺术）中保留相似性的头像时，应使用此技能。

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team-group-photo

当用户要求“创建团队照片”、“生成集体肖像”、“制作团队横幅”、“任何风格的团队图片”、“多人合影”或需要一张以任意艺术风格排列多个团队成员的合成图片时，应使用此技能。

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improve-prompt

将一个粗糙、未经雕琢的提示想法转化为精确、结构化的AI编码提示。在生成之前自动研究当前项目上下文（技术栈、文件结构、约定、git历史）。当用户提供了一个模糊或“不干净”的提示想法，并要求改进、完善或重写时，应使用此技能——例如，“改进这个提示”，“精炼我的提示”，“ulepszony prompt”，“dopracuj prompt”，或者简单地用粗略的术语描述他们想要完成的事情。

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ww-visualize

世界编织系统中的内存可视化和图表绘制

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delegation-core

将任务委派给具有配额和日志记录功能的外部LLM服务（Gemini，Qwen）

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vhs-recording

使用VHS磁带文件生成终端录制，输出GIF格式。

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slack-user-context

利用Slack用户资料、在线状态、勿扰状态和工作区上下文来个性化响应、路由升级请求以及协调团队操作

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tinygrad

使用tinygrad进行深度学习框架开发 - 一个带有自动梯度、即时编译和多设备支持的最小张量库。在编写神经网络、训练模型、实现张量操作、使用UOps/PatternMatcher进行图转换或贡献tinygrad内部时使用。当导入tinygrad、执行张量操作、使用nn模块、优化器，或者处理调度/代码生成工作，或是设备后端时触发。

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pixel-avatar

兼容性别名，用于处理遗留的像素头像请求。当旧提示明确引用了pixel-avatar时，请使用此技能，然后以像素艺术风格的要求路由到avatar-portrait。

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voice-clone

使用ElevenLabs即时声音克隆（IVC）来克隆真实或虚构的声音。此技能涵盖了完整的流程——寻找参考音频、准备样本、上传到ElevenLabs IVC、通过文本转语音测试克隆效果以及调整声音设置。每当用户想要克隆一个声音、从音频样本创建自定义声音、复制著名的声音风格或为角色构建声音时，都可以使用此技能。涵盖了名人模仿、虚构人物、品牌声音和个人声音克隆。

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speak

将文本转换为语音，可以选择Kokoro或Noiz，包括简单模式和时间线对齐模式。

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ww-recall

从世界编织者中使用多策略检索回忆记忆

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browser-recording

使用Playwright记录浏览器会话，用于网页UI教程和转换

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tech-article-humanizer

将技术文章草稿或原始材料转化为类似人类撰写的高质量日语技术文章。当用户希望按照特定的人类写作模式和风格指南生成、重写或使技术文章（特别是关于TypeScript、JavaScript、React或前端主题的文章）更加人性化时，使用此技能。触发条件包括诸如“記事を人間風に”、“生成 tech article”、“humanize this article”或提供文章原始材料等请求。

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slack-voice-interface

使用edge-tts对Slack中的语音片段同时进行文本和MP3语音回复。语音输入已经由OpenClaw转录处理。

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agent-tuning

基于 Langfuse 的引导式内省循环 Agent 配置调优。用户要求"调优 agent/优化 prompt/改进 agent 表现/agent-tuning"时触发，通过「调用 → 轨迹分析 → 内省 → 配置修改」循环迭代优化 TargetAgent 的系统提示词、工具描述和 few-shot 示例。

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ask-gemini

当用户要求“询问Gemini”、“获取Gemini的意见”、“让Gemini审查”、“改进写作风格”、“减少AI感”、“对文章进行反馈”、“审查此草稿”、“Nano Banana”、“Gemini API帮助”、“Gemini模型”，或需要对内容、写作、代码或设计的第二意见时，应使用此技能。支持文本问题和最多10张图片。

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deep-plan

将一个粗糙、未经打磨的提示想法自主地转化为实施计划。深入研究项目，提出澄清问题，生成精确的内部提示，然后执行以产生包含待办事项的结构化计划。专为计划模式设计。当用户给出模糊的功能需求、粗略的想法或“脏”提示，并希望得到一个可立即执行的实施计划时使用——例如：“计划这个”，“深度计划”，“把这个变成计划”，“zaplanuj to”，“zrób plan”。

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llm-fine-tuning

设置使用QLoRA、LoRA和全微调通过Hugging Face TRL、Axolotl以及利用DeepSpeed或FSDP进行分布式训练的基础设施。涵盖数据集准备、训练运行和模型导出。

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