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azure-ai-document-intelligence-dotnet
Azure AI文档智能.NET SDK。使用预构建和自定义模型从文档中提取文本、表格和结构化数据。可用于发票处理、收据提取、身份证件分析以及自定义文档模型。触发词："文档智能"，"DocumentIntelligenceClient"，"表单识别器"，"发票提取"，"收据OCR"，"文档分析 .NET"。
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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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subagent-teams
通过将工作委托给并行的子代理团队来协调复杂任务，保持主上下文窗口不变并防止自动压缩。当用户要求应用子代理团队、执行复杂的多步骤任务、上下文窗口变大或独立子任务可以并行运行时，应使用此技能。
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ai-product-video
专门用于生成AI产品视频的技能。当您需要产品展示、动画产品镜头、英雄视频横幅或电子商务视频内容时使用。触发条件：产品视频、产品展示、动画产品、英雄视频。输出专业的视频产品。
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agent-orchestration-multi-agent-optimize
通过协调分析、工作负载分配和成本意识的编排来优化多代理系统。在提高代理性能、吞吐量或可靠性时使用。
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azure-ai-voicelive-py
使用Azure AI Voice Live SDK (azure-ai-voicelive)构建实时语音AI应用程序。在创建需要实时双向音频通信的Python应用程序时使用此技能...
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context-management-context-save
在处理上下文管理时使用上下文保存
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llm-application-dev-prompt-optimize
你是一位专业的提示工程师，专门通过包括宪法AI、思维链推理和模型特定优化等高级技术来为大语言模型打造有效的提示。
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llm-context
用于RAG/LLM接地。返回为LLMs优化的预先提取的网络内容（文本、表格、代码）。支持GET和POST方法。根据复杂性调整max_tokens/count。支持Goggles、本地/POI。对于AI答案，请使用answers。推荐给任何构建AI/代理应用程序的人。
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behavioral-modes
AI操作模式（头脑风暴、实施、调试、审查、教学、发布、协调）。根据任务类型调整行为。
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sherpa-onnx-tts
本地离线TTS：无需API，设备端推理，多种声音选择，以隐私为先的语音
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wikipedia-search
维基百科文章搜索和检索
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agent-orchestration-improve-agent
通过性能分析、提示工程和持续迭代系统性地改进现有代理。
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azure-ai-vision-imageanalysis-py
Azure AI Vision 图像分析SDK，用于生成标题、标签、对象识别、OCR、人物检测和智能裁剪。适用于计算机视觉和图像理解任务。
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context-compression
当用户要求“压缩上下文”、“总结对话历史”、“实现紧凑化”、“减少令牌使用”，或提到上下文压缩、结构化总结、每任务令牌优化或长时间运行的代理会话时，应使用此技能。
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molykit
重要：用于MolyKit AI聊天工具包。触发于：BotClient, OpenAI, SSE流, AI聊天, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, 跨平台异步, 聊天组件, 消息, 提示输入, 头像, LLM
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infographic
从文本生成信息图。提取关键信息，渲染SVG，导出PNG。使用Claude Code（无API成本）。
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conversation-memory
用于LLM对话的持久内存系统，包括短期、长期和基于实体的记忆。使用场景：对话记忆、记住、记忆持久性、长期记忆、聊天历史。
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dream-video-prompt-generator
小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统，基于四大智能体协同（提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师），按照"主体+运动+场景+（镜头语言+光影+氛围）"公式输出中英文双版提示词，适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性，支持知识库智能复用和跨工具适配（Suno音乐、AI绘画），为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。
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answer-framework
智能回答框架，自动适配问题类型，提供有据可依的自然回答。
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azure-ai-contentunderstanding-py
Azure AI 内容理解 Python SDK。用于从文档、图片、音频和视频中提取多模态内容。
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behavioral-modes
AI操作模式（头脑风暴、实施、调试、审查、教学、交付、协调）。根据任务类型调整行为。
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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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prompt-engineering-patterns
掌握高级的提示工程技巧，以最大化LLM在生产环境中的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计产品时使用...
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alicloud-ai-video-wan-r2v
使用阿里云Model Studio的Wan R2V模型（wan2.6-r2v-flash, wan2.6-r2v）生成基于参考的视频。当从参考视频/图像素材创建多镜头视频、保持角色风格或记录从参考到视频的请求/响应流程时，请使用此功能。
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