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dyn-object-masks
在全局运动补偿后生成动态对象的二进制掩码，输出CSR稀疏格式。
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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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seismic-picker-selection
这是2025年地震目录研讨会上，由顶尖地震学研究者分享的关于地震事件检测和相位拾取方法的优点与缺点的总结。当你手头有地震相位拾取任务时可以参考使用。
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light-curve-preprocessing
天文光曲线的预处理和清洗技术。在为周期分析准备光曲线数据时使用，包括去除异常值、去除趋势、平坦化以及处理数据质量标志。适用于lightkurve和一般时间序列数据。
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openai-vision
使用OpenAI GPT视觉模型分析图像和多帧序列
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trend-analysis
使用参数和非参数方法检测时间序列数据中的长期趋势。在确定某个变量是否随时间显示出统计学上显著的增加或减少时使用。
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mhc-algorithm
实现mHC（流形约束超连接）以稳定深度网络训练。在通过Sinkhorn-Knopp算法使用双随机矩阵改进残差连接时使用。基于DeepSeek的2025年论文（arXiv:2512.24880）
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constraint-parser
从电子邮件文本中解析调度约束条件
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audio-extractor
从视频文件中提取音频到WAV格式。当您需要分析视频中的音频、准备用于能量计算的音频，或将视频音频转换为标准格式进行处理时使用。
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egomotion-estimation
使用光流+仿射/单应性估计相机运动，允许每帧有多个标签。
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seisbench-model-api
SeisBench核心模型API的概述，这是一个用于训练和应用机器学习算法到地震数据上的Python框架。它对于使用预训练的SOTA ML模型标注波形非常有用，适用于相位拾取、地震检测、波形去噪和深度估计等任务。对于任何波形，你可以将其操作成一个obspy流对象，并且能够与seisbench模型无缝工作。
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lomb-scargle-periodogram
Lomb-Scargle周期图用于在不均匀采样的时间序列数据中寻找周期信号。在分析光变曲线、径向速度数据或任何天文时间序列以检测周期性变化时使用。适用于恒星旋转、脉动、食双星和一般的周期现象。基于lightkurve库。
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video-frame-extraction
使用OpenCV从视频文件中提取帧并将其保存为图像
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manufacturing-failure-reason-codebook-normalization
当您需要根据提供的产品代码本规范化测试工程师编写的缺陷原因时，应考虑使用此技能。该技能将纠正拼写错误、误用的缩写、模糊描述、中英文混杂文本或误导性文本，并提供解释。该技能将执行分词、语义匹配、置信度校准和站点验证。
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FFmpeg Format Conversion
在不同格式之间转换媒体文件 - 视频容器、音频格式和编解码器转码
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energy-calculator
从音频文件中计算每秒的RMS能量。当您需要分析音频音量模式、准备用于静音/暂停检测的数据，或为音频分析任务创建能量分布时使用。
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pause-detector
使用局部动态阈值检测音频中的停顿和静音。当您需要找到讲座中的自然停顿、写板书时的静默或章节之间的间歇时，请使用此功能。通过局部上下文比较来避免由于音量变化导致的误报。
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sampling-and-indexing
标准化视频采样和帧索引，使间隔指令和掩码帧与有效的键/索引方案保持一致。
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enterprise-artifact-search
多跳证据搜索+企业工件数据集（文档/聊天/会议/PR/URL）上的结构化提取。强大的消歧以防止跨产品泄露；返回准备好JSON的实体加上证据指针。
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flood-detection
通过将水位与阈值进行比较来检测洪水事件。用于确定是否发生洪水、计算洪水天数、将瞬时数据汇总为日值或分类洪水严重程度。
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jax-skills
使用JAX进行高性能数值计算和机器学习工作流。支持数组操作、自动微分、JIT编译、RNN风格的扫描、map/reduce操作以及梯度计算。非常适合科学计算、ML模型和动态数组转换。
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FFmpeg Video Editing
剪切、修剪、连接和分割视频文件 - 基本的视频编辑操作
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gpt-multimodal
使用OpenAI GPT系列分析图像和多帧序列
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segment-combiner
将多个段检测结果合并为一个统一的列表。当您需要合并来自不同检测器的段、准备视频处理的移除列表或整合检测输出时使用。
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filler-word-processing
处理填充词注释以生成视频编辑列表。在使用时间戳注释去除音频/视频内容中的言语不流畅（例如，um, uh, like, you know）时使用。
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