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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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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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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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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-agent-development
使用CrewAI、LangGraph和自定义代理构建自主代理、多代理系统以及代理编排的AI代理开发工作流程。
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Retrieval Playbook for AI
高效的AI上下文检索策略 - 包括哪些内容、排除哪些内容以及如何优先排序
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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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scikit-bio
生物数据工具包。序列分析、比对、系统发育树、多样性指标（α/β，UniFrac）、排序（PCoA）、PERMANOVA、FASTA/Newick 输入/输出，用于微生物组分析。
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azure-ai-contentsafety-py
Azure AI 内容安全SDK for Python。用于检测文本和图像中的有害内容，并进行多级别分类。触发词：'azure-ai-contentsafety', 'ContentSafetyClient', '内容审核', '有害内容', '文本分析', '图像分析'。
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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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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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langchain-architecture
使用LangChain框架设计包含代理、记忆和工具集成模式的LLM应用程序。在构建LangChain应用程序、实现AI代理或创建复杂的LLM应用时使用...
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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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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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