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clinical-decision-support
生成专业的临床决策支持（CDS）文档，适用于制药和临床研究环境，包括患者队列分析（基于生物标志物分层并附有结果）和治疗建议报告（基于证据的指南及决策算法）。支持GRADE证据分级、统计分析（风险比、生存曲线、瀑布图）、生物标志物整合以及法规遵从性。输出优化用于药物开发、临床研究和证据综合的出版就绪LaTeX/PDF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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machine-learning
机器学习开发模式、模型训练、评估，以及
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close-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化关闭CRM任务：创建潜在客户、管理电话/SMS、处理任务和跟踪备注。始终首先搜索工具以获取当前模式。
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multi-agent-architecture
多 Agent 架构设计与智能 Spawn 系统。当需要设计多 Agent 系统、配置专业化 Agent、实现智能任务分发、或优化并发处理能力时使用此技能。
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Dispatching Parallel Agents
使用多个Claude代理同时调查和修复独立问题
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youtube-downloader
下载YouTube视频，支持自定义质量和格式选项。当用户请求下载、保存或抓取YouTube视频时使用此技能。支持多种质量设置（最佳、1080p、720p、480p、360p）、多种格式（mp4、webm、mkv）以及仅音频的MP3下载。
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claude-opus-4-5-guide
全面指南介绍Claude Opus 4.5，这是Anthropic最智能的模型，具有用于控制推理过程的努力参数。涵盖了模型能力、基准测试、努力水平（高/中/低）、混合推理以及模型选择。在使用Opus 4.5、优化推理深度、选择模型或理解努力参数之间的权衡时使用。
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diffdock
基于扩散的分子对接。从PDB/SMILES预测蛋白质-配体结合构象，置信度分数，虚拟筛选，用于基于结构的药物设计。不用于亲和力预测。
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ai-prompting
AI提示工程和大语言模型交互模式。当用户要求“编写提示词”、“优化提示词”、“设计系统提示词”、“少量示例提示”、“思维链”、“提示技巧”、“大语言模型模式”、“提示最佳实践”、“模型交互”、“AI助手设计”，或提到提示词优化、大语言模型交互或生成式AI模式时使用。
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pubmed-literature-miner
使用PubMed/MEDLINE进行生物医学文献挖掘以支持系统评价
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de-ai-ify
将AI生成的机械化文本转换为自然、有人情味的人类写作风格
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podcast-generation
通过WebSocket使用Azure OpenAI的GPT Realtime Mini模型生成由AI驱动的播客风格音频叙述。适用于构建文本转语音功能、音频叙述生成、播客创作等场景。
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square-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化Square任务：支付、订单、发票、位置。始终先搜索工具以获取当前模式。
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ac-context-compactor
管理和压缩长时间会话的上下文。当上下文即将填满、创建交接摘要、优化上下文使用或准备继续会话时使用。
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aixyz
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agent-memory-systems
记忆是智能代理的基石。没有它，每次交互都从零开始。这项技能涵盖了代理记忆的架构：短期（上下文窗口）、长期（向量存储）以及组织它们的认知架构。关键见解：记忆不仅仅是存储——它是检索。如果找不到正确的信息，存储的一百万个事实毫无意义。分块、嵌入和检索策略决定了你的代理是否记得或忘记。该领域是零碎的
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data-researcher
数据发现和分析专家，专注于从复杂的数据集中提取可执行的见解，识别模式和异常，并将原始数据转化为战略情报。擅长多源数据集成、高级分析和数据驱动的决策支持。
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tensorrt-optimization
NVIDIA TensorRT模型优化和部署。将模型转换为TensorRT引擎，配置优化配置文件和精度模式，应用INT8校准，分析内核融合，生成自定义插件，并分析推理性能。
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make-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化Make (Integromat)任务：操作、枚举、语言和时区查询。始终先搜索工具以获取当前模式。
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shopify-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化Shopify任务：产品、订单、客户、库存、集合。始终先搜索工具以获取当前模式。
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antislop
检测并修复AI生成的写作模式（冗余）。通过45种以上的模式进行综合检测，分级严重性评分，并提供编辑模式。
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ac-stop-hook-analyzer
分析上下文并通过停止钩子决定是否继续。在确定工作是否应该继续、分析完成状态、做出继续决策或实现Two-Claude模式时使用。
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chatbot-implementation
RAG聊天机器人的详细信息，包括用户界面和后端逻辑。
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autonomous-agents
自治代理是能够独立分解目标、计划行动、执行工具和自我纠正而无需持续人工指导的人工智能系统。挑战不在于使它们具备能力——而在于使它们可靠。每一个额外的决策都会增加失败的概率。此技能涵盖了代理循环（ReAct, Plan-Execute）、目标分解、反思模式以及生产可靠性。关键见解：累积错误率会扼杀自治代理。每一步95%的成功率在几步后会降至60%。
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