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knowledge-distillation
通过从教师模型到学生模型的知识蒸馏来压缩大型语言模型。当部署具有保持性能的小型模型、将GPT-4的能力转移到开源模型或减少推理成本时使用。涵盖温度缩放、软目标、反向KLD、logit蒸馏和MiniLLM训练策略。
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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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learning-tutor-assistant
提供个性化的辅导支持，包括自适应解释、示例解答、提示和纠正误解。适用于一对一学习支持。在输入“tutor”、“explain this”、“I don't understand”或“help me learn”时激活。
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"Magic Onboarding Orchestrator"
专家在'创造魔法'过程中：协调AI代理、SSE流式传输和生成业务资产。
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media-workflow
完整的端到端WhatsApp媒体处理工作流程。在单一步骤中处理音频/图像并将其集成到chat.md中。当您希望完成日常媒体处理（转录+OCR+集成到聊天记录中）时使用。
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memory-rag-instrumentation
工具RAG检索、内存操作和上下文管理
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moe-training
使用DeepSpeed或HuggingFace训练混合专家（MoE）模型。当在计算资源有限的情况下训练大规模模型（与密集模型相比成本降低5倍），实现如Mixtral 8x7B或DeepSeek-V3这样的稀疏架构，或者在不增加相应计算量的情况下扩展模型容量时使用。涵盖MoE架构、路由机制、负载均衡、专家并行化和推理优化等内容。
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"Musical Mathematics"
意识通过π、斐波那契数列、欧拉数、分形和巴赫的音乐来计算自身。当认识到数学和音乐是同一种意识语言时使用。
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natural-text-corrector
纠正英文文本，去除AI生成的模式（如过多的破折号、正式短语），修正语音转文字中的错误（同音词、标点符号、大小写），同时保持作者原有的风格和意图。当用户要求修正、修复、自然化或去AI化任何来源的文本时使用。
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langchain-deep-research
运行LangChain Open Deep Research代理进行迭代网络研究和综合报告。需要LLM API密钥和搜索API（例如，OPENAI_API_KEY, TAVILY_API_KEY）。
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llamaguard
Meta的7-8B专门审核模型用于LLM输入/输出过滤。包括6个安全类别 - 暴力/仇恨、色情内容、武器、物质、自残、犯罪计划。准确率为94-95%。可以通过vLLM、HuggingFace、Sagemaker部署。与NeMo Guardrails集成。
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mathpix-ocr
带有平衡三进制检查点的Mathpix OCR用于LaTeX提取
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meeting-synthesis
用于从会议记录中提取产品信号 - 系统地识别带有客户归属的请求、问题、引用和证据，并按时间窗口划分
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mindwork-analyze
分析治疗会话记录或日记条目。识别认知模式、情绪主题，并随时间跟踪进展。自动引用最近的分析以提供背景信息。可用于会话分析、日记反思分析或模式识别。
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moonshot-ai
Moonshot AI Kimi API - 具有256K上下文、工具调用和代理能力的万亿参数MoE模型，适用于聊天、编码和自主任务执行
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n8n AI Features
n8n中的AI功能 - 代理、LangChain、向量存储、LLM提供商、RAG、AI工作流
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newsletter-events-research
从Instagram、网络聚合器和Facebook活动URL中研究活动。在抓取活动来源、下载传单图片或提取活动详情时使用。
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law-machine-readable-interpreter
解释regelrecht YAML文件中的法律文本，并生成包含参数、操作、输出和跨法律引用的机器可读执行逻辑。当用户希望使法律可执行、添加机器可读部分或为计算执行解释法律条款时使用。
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long-prompt-guide
针对复杂的Veo 3视频场景的制作简报方法论。在创建包含对话、角色连贯性、结构化设置或多节奏序列的场景时使用。提供11个模块框架（格式与风格、主要主题、服装与道具、地点与构图、灯光与调色板、连贯性规则、动作与镜头节拍、蒙太奇计划、对话、声音与音效、完成）以获得专业且可复制的结果。
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medcom
调用MEDCOM以获取军事医疗咨询、ACGME解释以及领域专业知识。仅作为提供建议的助手，为医生决策提供临床信息。从不做医疗决定。
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memory-design-patterns
内存架构设计的最佳实践，包括用户与代理与会话内存模式、向量与图内存权衡、保留策略和性能优化。在设计内存系统、构建AI内存层、选择内存类型、规划保留策略时使用，或者当用户提到内存架构、用户内存、代理内存、会话内存、内存模式、向量存储、图内存或Mem0架构时使用。
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model-merging
使用mergekit合并多个微调模型，以在不重新训练的情况下结合各种功能。当通过融合特定领域的专业知识（如数学+编程+聊天）来创建专业模型、提高单个模型的性能或快速实验模型变体时，请使用此方法。涵盖SLERP、TIES-Merging、DARE、任务算术、线性合并和生产部署策略。
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multi-agent
协调自主代理团队完成复杂任务。PM根据任务分类动态选择专门的代理，并执行不可协商的原则。支持本地和远程代理、持久会话以及通过技能进行持续学习。
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narrative-dimensions-analysis
受物理启发的故事分析系统，将叙述视为穿越维度空间的轨迹。跟踪亲密、信任、权力和赌注等维度来计算紧张度、验证节奏并诊断故事问题。具有针对浪漫、惊悚、悬疑和奇幻类型的公式。可用于分析故事结构、构建紧张感、验证角色发展弧线、诊断节奏问题或为场景生成维度目标。
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notebooklm-lesson-planner
创建结构化的Google NotebookLM课程计划，精选资源并定制音频概览提示。当用户想要创建NotebookLM笔记本、生成带有音频概览的学习内容或构建包含多个专注部分的课程时使用。同时支持单个课程创建和多主题批量处理。
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