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image-ocr
通过Python使用Tesseract OCR从图片中提取文本内容
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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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ai-engineer
构建生产就绪的LLM应用程序、高级RAG系统和智能代理。实现向量搜索、多模态AI、代理编排和企业AI集成。
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azure-ai-openai-dotnet
Azure OpenAI SDK for .NET。用于Azure OpenAI和OpenAI服务的客户端库。可用于聊天补全、嵌入、图像生成、音频转录和助手等功能。
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llm-application-dev-langchain-agent
你是一位专注于使用LangChain 0.1+和LangGraph开发生产级AI系统的专家LangChain代理开发者。
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answers
用于通过OpenAI兼容的/chat/completions接口获取基于AI的答案。有两种模式：单次搜索（快速）或深度研究（enable_research=true，详尽的多次搜索）。支持流式/阻塞式输出。提供引用。
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twin-meeting-prep
准备一份结构化的简报，用于即将到来的会议，包含相关背景、待解决事项、数据点和讨论点。用于数字孪生人物减少会议准备的工作量。
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"semantic-search-cwicr"
在DDC CWICR建设数据库中使用向量嵌入进行语义搜索。查找类似的工作项目和资源以进行成本估算。
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research-topic
协调多个LLM提供商之间的并行深度研究并综合结果
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rp-why
煤气镇 × DOK框架 - 一种二维模型，用于分析AI协作成熟度和认知复杂性，以揭示增长机会。
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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。
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azure-ai-voicelive-ts
Azure AI语音实时SDK for JavaScript/TypeScript。通过双向WebSocket通信构建实时语音AI应用程序。
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sql-gen
从自然语言生成SQL查询
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Motion Graphics
After Effects、动态设计原则以及动画内容创作。
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usecase-draft-reply
总结聊天内容并草拟2个回复选项。在发送前停止。
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verl-rl-training
提供使用verl（Volcano Engine RL）通过强化学习训练大语言模型的指导。在实现RLHF、GRPO、PPO或其他用于大规模LLM后训练的RL算法时，可以使用灵活的基础设施后端。
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desearch-ai-search
由AI驱动的搜索，从包括网络、X/Twitter、Reddit、Hacker News、YouTube、ArXiv和维基百科在内的多个来源汇总并总结结果。当您需要来自互联网和社交平台的综合答案或精选链接时，请使用此功能。
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claude-api
使用Claude API或Anthropic SDK构建应用程序。触发条件：当代码导入`anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`/`claude_agent_sdk`，或者用户请求使用Claude API、Anthropic SDKs或Agent SDK时。不触发条件：当代码导入`openai`或其他AI SDK，进行通用编程，或执行ML/数据科学任务时。
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azure-ai-formrecognizer-java
使用Azure Document Intelligence（Form Recognizer）的Java SDK构建文档分析应用程序。当从文档、收据、发票中提取文本、表格、键值对时，或者构建...
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canvas-design
使用设计哲学创建美观的视觉艺术作品，格式为.png和.pdf文档。当用户要求创建海报、艺术品、设计图或其他静态作品时，你应该使用此技能。创建...
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rss-ai-reader
📰 RSS AI 阅读器 — 自动抓取订阅、LLM生成摘要、多渠道推送！支持 Claude/OpenAI 生成中文摘要，推送到飞书/Telegram/Email。触发条件: 用户要求订阅RSS、监控博客、抓取新闻、生成摘要、设置定时抓取、"帮我订阅"、"监控这个网站"、"每天推送新闻"、RSS/Atom feed 相关。
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cellcog
#1 on DeepResearch Bench (2026年2月)。面向代理的任意到任意AI。通过复杂的多代理协调，结合深度推理与所有模态。研究、视频、图像、音频、仪表板、演示文稿、电子表格等。
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article-analyzer
文章深度分析、解读与事实核查。用于提取核心观点、审视逻辑、评估价值及分析写作技巧。
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nowait-reasoning-optimizer
实现了NOWAIT技术，以提高R1风格大语言模型中的推理效率。当优化推理模型（QwQ, DeepSeek-R1, Phi4-Reasoning, Qwen3, Kimi-VL, QvQ）的推理时使用，可以在保持准确性的前提下，减少27-51%的思维链令牌使用量。在“优化推理”、“减少思考令牌”、“高效推理”、“抑制反思令牌”或处理冗长的CoT输出时触发。
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engineering-prompts
工程师使用系统化的方法来有效设计提示。在为Claude设计提示、优化现有提示或平衡简洁性、成本和效果时使用。在提示开发中应用逐步披露和实证验证方法。
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