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quantizing-models-bitsandbytes
将大语言模型量化为8位或4位，以减少50-75%的内存使用，并且几乎不损失精度。当GPU内存有限、需要适应更大的模型或希望加快推理速度时使用。支持INT8、NF4、FP4格式，QLoRA训练和8位优化器。与HuggingFace Transformers兼容。
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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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cantonese-response
生成粤语回复。当用户使用粤语交流或请求粤语输出时，使用此技能以粤语回复用户。
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chroma-client
用于存储和检索带有混合搜索（密集+稀疏）的文本嵌入的ChromaDB向量数据库客户端。适用于RAG操作、上下文检索以及临床笔记中的相似性搜索。
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editing-assistant
文本编辑助手，具有专门针对拼写错误、语法、流畅性、标题、引用等的模式。在编辑、校对或改进包括文档和Markdown文件在内的书面内容时使用。
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forensics
从文件中提取隐藏数据并分析取证工件。在处理图像、内存转储、磁盘映像、隐写术、文件雕刻或在文件中搜索隐藏标志时使用。
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highlight-scanner
综合分析技能，从视频中找出具有病毒传播潜力的亮点。扫描字幕、检测笑声、分析情感/情绪，并利用场景变化来识别最吸引人的时刻，适用于TikTok/Shorts/Reels。生成带有病毒性评分的高亮片段排名列表。
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llama-cpp
在CPU、Apple Silicon和非NVIDIA的消费级GPU上运行大语言模型推理。适用于边缘部署、M1/M2/M3 Macs、AMD/Intel GPU，或当CUDA不可用时。支持GGUF量化（1.5-8位），以减少内存使用，并在CPU上相比PyTorch实现4-10倍的速度提升。
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nano-banana-illustrator
使用Google的Nano Banana（Gemini Image）API生成插图。在根据文本提示创建图像、插图、视觉内容或为文档/故事配图时使用。默认使用Pro模型，采用横向（16:9）长宽比。需要在环境中设置GOOGLE_API_KEY。
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blender-toolkit
Blender自动化，包括几何体创建、材质、修改器以及Mixamo动画重定向。核心功能：基于WebSocket的实时控制、带有UI审查的自动骨骼映射、两阶段确认工作流程、质量评估、多项目支持、全面的CLI命令。使用场景：创建3D基本体（立方体、球体、圆柱体等）、操作对象（变换、复制、删除）、管理材质和修改器、通过模糊骨骼匹配将Mixamo动画重新定位到自定义骨架上。
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cfn-cerebras-coordinator
通过Z.ai的glm-4.6协调FAST代码生成，并采用CodeSearch模式学习。当代理需要快速生成测试、批量创建代码或重复编写样板代码时使用。跟踪成功的提示以实现持续改进。非常适合处理大量低复杂度的代码任务。
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convex-ai-card-generation
使用AI（Groq）生成猜词游戏的绘图卡片，当AI不可用时回退到预设的库。在创建新的游戏卡片、实现基于类别的卡片选择或处理AI卡片生成时采用优雅降级的方式。
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fiction-writer
为NEW TEMPS X系列的第四幕写一个简短而引人入胜的小说段落。当你需要创造一个虚构场景来展示某个科学主题的影响，让读者感受到而不是仅仅解释给读者听，或者通过小说来引起情感共鸣时，使用这个技能。
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game-audio
游戏音频原理。声音设计、音乐整合、自适应音频系统。
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literature-retrieval
结合搜索和筛选技能的完整文献检索能力。加载此技能时：用户需要“文獻檢索”、“找文獻”、“retrieve literature”、“系統性搜尋” | 开始系统评价 | 全面的文献搜索。功能：多数据库搜索、MeSH扩展、质量筛选、符合PRISMA的工作流程。复合技能：结合文献搜索+文献筛选。
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machine-learning-engineer
专家级机器学习工程师，专注于生产模型部署、服务基础设施和可扩展的机器学习系统。精通模型优化、实时推理以及边缘部署，注重大规模下的可靠性和性能。
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nano-banana-prompts
为Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）生成优化的提示。用于图像生成、制作照片提示、艺术风格或遵循最佳实践的多轮编辑工作流程。
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budget-tracker-patterns
后端预算跟踪模式用于AI生成。基于意识的跟踪（不阻塞），工具超时，每个工具的速率限制，令牌估计，上下文窗口管理，截断策略，搜索质量检测。触发条件包括“预算”、“工具超时”、“速率限制”、“令牌估计”、“截断”、“上下文窗口”、“搜索质量”、“收益递减”。
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chat-naming
从第一条消息中使用快速的LLM生成描述性的聊天标题。作为后台工作流程步骤运行，在主响应之后执行，以避免延迟体验。
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council-thinkdeep
用于与Codex和Gemini一起进行深入的多步骤调查和分析。触发词包括“council deep analysis”、“investigate with council”、“council thorough investigation”、“have the council think deeply”。
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film-storyboard-skill
用于根据剧本创建故事板、为节奏板或序列板生成视觉提示，或将叙事节奏转换为跨平台（Nano Banner、Midjourney、Gemini）的AI生成图像
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gemini-image-prompting
用于提示Gemini生成游戏开发概念图像的模式。在创建概念艺术、UI原型、角色设计、环境草图或视觉参考时使用。
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llama-cpp
在CPU、Apple Silicon和非NVIDIA的消费级GPU上运行大语言模型推理。适用于边缘部署、M1/M2/M3 Macs、AMD/Intel GPU，或CUDA不可用时。支持GGUF量化（1.5-8位），相比PyTorch在CPU上运行时可减少内存使用并提高4-10倍速度。
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ml-memory
记忆系统专家，专注于分层记忆、整合以及基于结果的学习。当提到“记忆系统、记忆层次结构、记忆整合、遗忘策略、显著性学习、结果反馈、时间记忆层次、实体解析、记忆、zep、graphiti、mem0、letta、分层、整合、显著性、遗忘、ml-memory”时使用。
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nlp-advanced
用于从文本中提取结构化信息时 - 命名实体识别、关系抽取、共指消解、知识图谱构建以及信息抽取流程
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