将你的AI置于API之后。当你需要将AI功能作为Web端点提供、向现有后端添加AI、部署可供其他服务调用的AI、使用REST/HTTP封装DSPy程序、构建AI微服务或将语言模型置于FastAPI之后时使用。涵盖FastAPI集成、程序加载、请求/响应模型、每次请求配置、错误处理以及Docker部署等内容。

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veo3-prompter

使用电影技巧、音频指导和时间戳编排为Google Veo 3.1制作专业的视频提示。在生成AI视频、创建视频提示或与Veo 3工作时使用。

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ljg-infograph

根据用户提供的内容生成设计良好的信息图（PNG）。自动将文本结构化为具有网格布局的视觉模块。当用户说“信息图”、“infograph”、“做成信息图”，或希望将信息可视化为结构化的图形时使用。

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autonomous-trading

在设置或运行自主股票交易操作时使用此技能。系统会持续研究股票，在没有人工输入的情况下做出交易决策，在Alpaca纸面交易上执行交易，并发送Telegram通知。基于AI-Trader的自主代理模式。

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claude-codex-collaboration

通过使用Byterover作为共享内存，实现Claude Code与Codex CLI之间的自动化协作。当希望在实施前或后从Codex获得架构审查或代码验证时，应使用此技能。Claude创建计划，直接通过Bash调用Codex进行专家审查，并根据反馈自动实施，整个过程无需用户手动干预。所有上下文都保存在Byterover中。

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video-note

将Obsidian视频笔记从Vault转换为在joelclaw.com上发布的笔记。当发布视频笔记、将库中的视频内容转换到网站上，或者被要求'发布一个视频笔记'、'把这个视频变成笔记'、'从vault/videos发布'或任何涉及/Vault/Resources/videos → joelclaw内容的任务时使用。触发条件是对视频笔记、库中视频文件或向博客发布视频内容的引用。

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mk-youtube-summarize

总结YouTube视频或频道的最新视频。可用于单个视频URL、频道URL或@handle来总结最近上传的内容。

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ai-following-rules

让你的人工智能遵循规则和政策。当你的AI违反格式规则、违反内容政策、忽略业务约束、输出无效JSON、超出长度限制、包含禁止内容或不符合你的规范时使用。涵盖DSPy Assert/Suggest用于硬性和软性规则、内容政策、格式强制执行、重试机制以及组合多个约束条件。

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ai-making-consistent

让你的AI每次给出相同的答案。当AI对相同的问题给出不同的答案、输出不可预测、运行之间的响应不同、你需要确定性的AI行为或你的AI不可靠时使用。涵盖DSPy一致性技术——温度、类型化输出、断言和优化。

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mteb-leaderboard

关于查询机器学习模型排行榜和基准测试（如MTEB、HuggingFace、嵌入式基准）的指导。当任务涉及在特定基准上查找表现最佳的模型、跨排行榜比较模型性能或回答有关当前基准排名的问题时，这项技能非常有用。涵盖了访问实时排行榜数据的策略、处理时间要求以及避免使用过时来源时常见的陷阱。

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looker

多模态分析专家，分析 PDF/图片/视频/音频/图表/架构图/截图。

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autoregmonkey

智能计量经济学分析代理。当用户输入以"autoregmonkey："开头时，LLM会解析经济学计量任务，参考RAG数据库知识，动态调用Python和Stata技能执行任务，最后生成中文报告。

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computer-vision-pipeline

构建用于对象检测、跟踪和视频分析的生产级计算机视觉流水线。处理无人机拍摄的画面、野生动物监测以及实时检测。支持YOLO、Detectron2、TensorFlow、PyTorch。可用于考古调查、保护工作、安全领域。激活关键词包括“对象检测”、“视频分析”、“YOLO”、“跟踪”、“无人机拍摄”。不适用于简单的图像滤镜、照片编辑或面部识别API。

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analyze-stock

一键综合分析某只股票/公司。通过并行子代理同时采集股价、新闻舆论、行业对比、市场环境、公司官网五个维度的数据，然后在主线程进行交叉分析、因果归因和趋势预测，输出标准化 HTML 分析报告（含当日行情和7日趋势）。触发词：分析XX股票、analyze TICKER、XX怎么样、XX值得买吗。支持A股、港股和美股。

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ai-checking-outputs

在AI输出到达用户之前进行验证和校验。当您需要护栏、输出验证、安全检查、内容过滤、事实核查AI响应、捕捉幻觉、防止不良输出、质量关卡，或确保AI响应符合您的标准时使用。涵盖DSPy断言、验证模式以及生成-然后过滤的流水线。

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ai-generating-data

当你没有足够的真实示例时，生成合成训练数据。在以下情况下使用：从零开始没有任何数据、需要快速获得概念验证、用于优化的例子太少、由于隐私或合规性原因不能使用真实客户数据、需要填补边缘情况的空白、类别不平衡、添加了新类别或更改了模式。涵盖DSPy合成数据生成、质量过滤和从零开始引导。

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ai-tracking-experiments

跟踪哪个优化实验是最好的。当您运行了多个优化过程，需要比较实验、希望重现过去的结果、需要选择最佳的提示配置、跟踪实验成本、管理优化产物、决定部署哪个优化程序或向利益相关者证明您的选择时，请使用此功能。涵盖了实验日志记录、比较以及推广到生产的过程。

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ml-fundamentals

实现用于回归和分类的经典机器学习算法。涵盖线性/多项式/逻辑回归、决策树、岭/Lasso正则化、训练/测试分割、交叉验证以及评估指标（R²、RMSE、精确度、召回率、F1、ROC-AUC、混淆矩阵）。在构建表格数据的预测模型、比较基线算法、处理不平衡数据时使用，或者当用户提到'回归'、'分类'、'过拟合'、'交叉验证'、'混淆矩阵'、'特征重要性'、'精确度/召回率'或'正则化'时使用。

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