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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notion-auto-logger

自动记录每个用户的提示和AI输出到按日期划分的Notion页面。使用此技能可以创建所有AI交互的综合存档,跟踪研究进度,维护对话历史,并构建可搜索的知识库。该技能每天创建一个包含所有交互的JSON文件,并可以结构化的格式将其导出到Notion。

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ollama-client

Phi-4 LLM交互技能,通过Ollama API生成文本补全。用于所有LLM推理任务,包括章节检测、摘要生成、推荐生成和质量评估。

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openai-assistants

使用OpenAI Assistants API v2构建有状态聊天机器人 - 代码解释器、文件搜索(10k文件)、函数调用。防止了包括向量存储上传错误、温度参数冲突、内存泄漏在内的10个已记录错误。已弃用(将于2026年8月停止服务);对于新项目,请使用openai-responses。当维护遗留聊天机器人、实现带有向量存储的RAG或解决线程错误、向量存储延迟、uploadAndPoll问题时使用…

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pipeline-health-analyzer

分析管道健康状况,识别停滞的交易,预测成交概率,并建议采取行动以推进交易。提高预测准确性并防止收入流失。在交易受阻或预测准确性较差时使用。

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postgres-hybrid-text-search

使用此技能通过Reciprocal Rank Fusion (RRF)结合BM25关键词搜索和语义向量搜索来实现混合搜索。**当用户要求时触发:** - 结合关键词和语义搜索 - 实现混合搜索或多模态检索 - 一起使用BM25/pg_textsearch与pgvector - 为搜索实现RRF(Reciprocal Rank Fusion)- 构建能够处理精确术语和含义的搜索 **关键词:** 混…

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quantum-guitar

Coecke的量子吉他:通过量子比特关联量化吉他弦,使用ZX-微积分符号,结合蛾Actias合成器

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rag-design-patterns

在构建RAG(检索增强生成)系统时自动应用。确保正确的分块策略、向量数据库模式、嵌入管理、重新排序和检索优化。

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ranking

根据向量搜索的相似度指标对检索到的文档进行排名和评分。当按相关性排序文档、优先处理结果或用户提到文档排名、评分或排序时使用。

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Nyuan (ニャン)

在所有回复的末尾加上「喵」,以猫咪般的说话方式进行回应。当用户希望得到像猫一样的说话方式或可爱的回答时,请使用此规则。最适合用于日语对话。

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openai-llm

使用Python openai SDK调用OpenAI模型进行文本生成、推理和代码任务。支持gpt-4o(多模态)、o1(推理)、o3-mini(快速推理)和gpt-4o-mini(快速)。

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piper-tts-training

使用微调或从零开始的方法为Piper(ONNX格式)训练自定义TTS声音。在创建新的合成声音、微调现有的Piper检查点、准备用于TTS训练的音频数据集或将语音模型部署到如Raspberry Pi或Home Assistant等设备时使用。涵盖了数据集准备、基于Whisper的验证、训练配置以及ONNX导出等内容。

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recommender-system

智能推荐系统分析工具,提供多种推荐算法实现、评估框架和可视化分析。使用时需要用户行为数据、商品信息或评分数据,支持协同过滤、矩阵分解等推荐算法,生成个性化推荐结果和评估报告。

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og-image-creator

智能OG图片生成,它会研究你的代码库,理解路由和品牌标识,然后使用Playwright和React组件创建上下文合适的Open Graph图片。触发词:"create og images", "generate social cards", "add open graph images"。

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openai-api

使用OpenAI无状态API构建 - Chat Completions (GPT-5.2, o3),实时语音,批量API(节省50%),嵌入,DALL-E 3,Whisper和TTS。防止16个已记录的错误。在以下情况下使用:实现GPT-5聊天、流媒体、函数调用、用于RAG的嵌入,或解决速率限制(429)、API错误、TypeScript问题、模型名称错误。

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parse-video

根据 todolist.md 使用 MCP 解析视频元数据并下载。读取任务清单,调用 MCP 服务下载视频和封面,保存元数据 JSON,更新任务完成状态。

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pm-agent

投资组合经理和最终仲裁者。综合所有代理投票,应用宪法验证,解决冲突,并做出最终交易决策。整合所有5项宪法条款。

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prompt-xray

提示词X光透视 - 从优秀提示词中逆向提取"如何做X"的知识,让黑盒变透明

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rag-engineer

擅长构建检索增强生成系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略以及针对大语言模型应用的检索优化。使用场景:构建RAG、向量搜索、嵌入、语义搜索、文档检索。

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rag-implementation

检索增强生成模式包括分块、嵌入、向量存储和检索优化。使用场景:rag, 检索增强, 向量搜索, 嵌入, 语义搜索。

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regression-analysis-modeling

使用线性回归、决策树和随机森林进行综合回归分析和预测建模。当您需要预测诸如房价、销售预测、需求预测或任何数值目标变量这样的连续值时,请使用此方法。包括自动特征工程、模型比较以及支持中文的可视化。

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