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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scout-travel-agent

构建具有多步骤任务编排、工具调用和状态管理的代理型AI应用程序。在创建能够自主执行复杂工作流程(如Scout旅行管家——一个通过真实API集成搜索航班、检查酒店可用性并管理日历邀请的代理)的AI代理时使用。触发条件:代理型工作流、工具使用编排、LangChain/LangGraph代理、旅行规划代理、多步骤AI自动化、自主任务执行。

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short-form-converter

将长视频转换为适合TikTok、YouTube Shorts和Instagram Reels的短视频内容。识别病毒式传播的瞬间,创建吸引人的开头,并调整脚本以适应竖屏格式。在重新利用视频、从长视频中创建短片或规划多平台内容时使用。

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slack-memory-retrieval

检索并利用存储在Slack环境中的AI员工的记忆。高效地从组织化的记忆存储中搜索和加载相关上下文(频道、用户、项目、决策、会议),以提供响应所需的信息。在回答需要历史背景、用户偏好、项目状态或任何先前存储的信息的问题时使用此功能。与slack-memory-store存储系统配合使用。

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structure-search

基于结构的相似性搜索和骨架分析,用于药物发现。用于先导跳跃、骨架变换和化学空间探索。关键词:相似性搜索、骨架跳跃、化学空间、指纹、Tanimoto

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system-prompt-builder

系统提示组件用于blah.chat AI后端。多层次提示构建,具有优先级排序、并行上下文加载、记忆截断、预算意识等功能。在使用“系统提示”、“基础提示”、“身份记忆”、“自定义指令”、“知识库”、“预算状态”、提示排序或消息组装等Convex生成动作时使用。

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sinusitis-care

专家鼻窦炎顾问。立即搜索10个以上权威来源(UpToDate、AAO-HNS、EPOS、Mayo、PubMed/PMC、克利夫兰诊所、霍普金斯、Springer、NORD、ENT Today、USA Sinus)以获取任何鼻窦问题的信息。使用WebFetch深入阅读来源。明确标记不确定性。

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slideshow-video-agent

创建包含静态AI生成幻灯片和动态过渡效果的视频演示。当用户请求创建演示文稿、幻灯片放映、视频演示、推介演示文稿、培训视频或动画幻灯片放映时自动触发。通过参考图像文件夹中的参考图片(标志、颜色)支持品牌一致性。使用fal.ai API(幻灯片使用Nano Banana Pro,旁白使用Eleven Labs,过渡效果使用Kling 2.6 Pro)和FFmpeg进行组装。

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splitmixternary-opine

政治重复作为超现实政治 - 通过SplitMixTernary在所有遇到的语言中以确定性方式形成意见。三进制的永恒回归。

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superforecaster

使用超级预测方法进行良好校准的概率估计。当用户询问概率、可能性、机会、几率、“X会发生吗”、“X什么时候会发生”、“X会花费多少”、“可能会出什么问题”、失效模式、风险评估、预测,或任何涉及不确定性和估计的问题时使用。

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task-intent-skill

AI推理技能,用于从自然语言中检测用户意图,映射到MCP工具,处理多步骤工作流程,并为待办事项操作生成友好的确认信息。

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shap

使用SHAP(SHapley Additive exPlanations)进行模型可解释性和解释性。在解释机器学习模型预测、计算特征重要性、生成SHAP图(瀑布图、蜂群图、条形图、散点图、力图、热图)、调试模型、分析模型偏见或公平性、比较模型或实现可解释的人工智能时使用此技能。适用于基于树的模型(XGBoost、LightGBM、随机森林)、深度学习(TensorFlow、PyTorch)、线性模…

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sketch-ai-provider-debug

调试Sketch Magic的OpenAI/Gemini图像生成失败问题。当`/api/convert`返回500、模型不被支持、输出为空或提供者超时/配额错误时使用。

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slime-rl-training

提供了使用slime(一个Megatron+SGLang框架)进行LLM后训练与RL结合的指导。在训练GLM模型、实现自定义数据生成工作流或需要紧密的Megatron-LM集成以扩展RL时使用。

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startup-portrait

使用fal.ai Nano Banana Pro图像到图像API将团队照片转换为专业的创业肖像。

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synthesis-engine

使用扩散动力学进行跨领域整合。将智力混沌方法论操作化——故意结合多种材料以揭示意想不到的模式。当给定来自不同领域的多个文档,要求找到不相关概念之间的联系、跨学科综合,或用户上传各种材料期望获得新的见解时使用。

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reading-companion

管理阅读笔记,从书籍中提取关键见解,创建跨书主题连接,并生成复习抽认卡。

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