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ai-avatar-generation
使用each::sense从照片或文字描述生成AI头像。创建专业头像、卡通头像、3D角色、幻想人物、游戏头像以及适用于各种平台的一致性角色设计。
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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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portfolio-analyzer
一项全面的技能，用于分析、压力测试和优化用户的投资组合，在风险、表现和多样化方面进行。
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xiaohongshu-images
将markdown/HTML转换为适合小红书的3:4比例的样式化图片
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gemini-tavily-search
当用户询问当前事件、实时信息、最近新闻、实时比分、财经数据、价格更新、近期变化或任何可能需要最新网络信息的问题时，请使用此技能。该技能首先通过Gemini确定是否需要进行网络搜索，然后尝试通过Gemini进行谷歌搜索定位，如果发生任何故障，则自动回退到Tavily。
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container-loading-optimization
当用户希望优化集装箱装载、高效装载运输集装箱或最大化集装箱利用率时。此外，当用户提到“集装箱装箱”、“整柜优化”、“拼柜整合”、“集装箱填充”、“货物优化”、“运输集装箱装载”或“集装箱利用率”时也适用。对于托盘级别的优化，请参阅托盘装载。对于一般的三维包装，请参阅3D箱子包装。
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google-flow-prompting
针对Google Flow的Nano Banana 2（图像）和Veo 3.1（视频）模型的高级且不明显的提示技术。当用户希望从Flow中获得更好的结果、修复特定的故障模式（如面部漂移、插图与照片的区别、文本伪影、音频不匹配、主题不一致）或询问如何提示Nano Banana、Veo 3.1或Flow以获得生产质量输出时，请使用此技能。即使问题是“为什么我的Flow生成总是出现X”或“我如何让Nan…
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prompt-caching-patterns
在为LLM应用程序实现缓存时使用此技能。当用户希望通过缓存减少API成本、实现语义缓存、缓存LLM响应、优化重复提示或为AI应用程序设置高效的缓存策略时激活。
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ai-reasoning
让AI解决需要规划和多步思考的难题。当你的AI在面对复杂问题时失败、需要分解问题、需要多步骤逻辑、行动前需要计划、在数学或分析任务中给出错误答案，或者简单的提示不足以满足所需的推理时使用。涵盖了DSPy中的ChainOfThought、ProgramOfThought、MultiChainComparison和Self-Discovery推理模式。
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virtual-staging
使用each::sense AI将空房间变成布置精美的空间。为房地产列表、商业物业和室内设计可视化创建逼真的虚拟布置。
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ai-paper-reader
深度解析 AI 论文，生成可直接发布的专业阅读笔记
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iopho-analyzing-videos
将视频反向工程为.storyboard.md文件，用于AI视频再生
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paper-analysis
深度分析一篇论文。通过并行子代理采集背景动机、团队背景、技术方法、实验评估、优缺点、社区反馈、术语与延伸阅读七个维度，交叉分析后输出结构化研究笔记。触发词：分析论文、paper analysis、读这篇paper。
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mk-youtube-get-audio
下载YouTube视频的音频文件。当用户想要从视频中提取音频或下载音乐/播客时使用。
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pi-tube
官方pi-tube CLI技能，用于确定性的媒体转录工作流程。用途包括：- 通过CLI进行YouTube/Instagram/直接URL/本地文件的转录- 确定性Markdown/JSON工件生成- 提供商准备和配置流程必须预先安装。有关安装和设置，请参阅rules/install.md；有关输出处理，请参阅rules/security.md。
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ai-cutting-costs
减少您的AI API账单。当AI成本过高、API调用过于昂贵、您想使用更便宜的模型、优化令牌使用、减少大语言模型支出、将简单问题路由到低成本模型或使您的AI功能更具成本效益时，请使用此方法。涵盖DSPy成本优化——更便宜的模型、智能路由、每模块语言模型、微调、缓存和提示减少。
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memory-recall
搜索并回忆记忆。当话题与过去的讨论相关或用户询问之前的上下文时自动触发。
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wedding-invitation-generation
使用each::sense AI生成精美的婚礼请柬、保存日期、RSVP卡和婚礼程序。创建经典、现代、花卉、乡村、目的地和文化婚礼文具设计。
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langchain4j-rag-implementation-patterns
提供了使用LangChain4j实现检索增强生成（RAG）的模式。处理文档摄入管道、嵌入存储、向量搜索策略以及知识增强型AI应用。在基于文档集合创建问答系统或具有外部知识库的AI助手时使用。
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crop-tool
赋予Claude裁剪和增强图像中特定区域的能力，以便进行详细分析，提高涉及小文本、图表、图例和细节的视觉任务的准确性。
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daily-ai-news
从包括AI新闻网站和网络搜索在内的多个来源汇总并总结最新的AI新闻。提供带有直接链接到原文的简洁新闻摘要。当用户请求'今天的AI新闻'、'AI更新'、'最新的AI发展'或提到想要一个'每日AI简报'时激活。
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mk-youtube-get-info
获取YouTube视频元数据（标题、频道、时长、观看次数、字幕可用性）。当用户想要视频详情或在摘要前需要检查字幕可用性时使用。
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graphrag-patterns
实现GraphRAG模式，将知识图谱与检索相结合以进行复杂的推理。在构建基于互连数据的RAG或需要关系感知检索时使用此技能。激活条件：GraphRAG、知识图谱、图检索、实体关系、Neo4j RAG、图数据库、连接的数据。
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ai-parsing-data
使用AI从杂乱的文本中提取结构化数据。适用于解析发票、从电子邮件中提取字段、从文章中抓取实体、将非结构化文本转换为JSON、提取联系信息、解析简历、读取表单，或任何需要输入杂乱文本并输出干净的结构化数据的任务。由DSPy提取技术支持。
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ai-tutorials
在设计、编写或构建AI课程、教程、讲座和实践项目时使用。当用户要求创建教学大纲、撰写讲义或设计关于AI/ML/LLM主题的编程练习时也请使用。
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