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voice-podcast-kit
使用克隆声音、开场音乐和过渡效果创建多主持人播客节目。
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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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moonkite-maliang
UMPF 结构化提示词生成大师 - 通过多轮深度对话引导用户打磨电影级画面方案。支持 8 种视觉引擎(摄影/印刷/3D/油画/像素/水墨/定格动画/Pantone编辑插画)。触发条件: (1) 用户说'生成提示词'、'画一个...'、'帮我设计画面' (2) 需要 Nano banana 提示词 (3) 用户想要专业艺术指导生成图片 (4) 提到 UMPF 或 moonkite-maliang (…
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dialogue-audio
使用Dia TTS创建多说话人对话音频。涵盖说话人标签、情感控制、节奏、对话流程和后期制作。适用于：播客、有声书、解释性内容、角色对话、对话内容。触发词：对话音频、多说话人、对话音频、dia tts、两个说话人、播客音频、角色声音、配音、对话生成、对话tts、多声音、说话人标签、对话录制
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gemini-researcher
用 Gemini CLI 进行研究任务，支持深度研究、快速总结、对比分析等模式
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teams
分析问题并自动构建Agent Teams，并以四种协调模式（distribute/monitor/discourse/sequence）中的最佳模式进行协作。通过“/teams {问题描述}”来调用。
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qavr-status
显示QAVR（Q值增强向量检索）系统状态，包括模式、交互次数、按Q值排名的记忆以及配置。
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ml-supply-chain
当用户希望将机器学习应用于供应链问题、构建机器学习模型或使用AI进行预测时。同时，当用户提到“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”、“AI供应链”、“预测模型”、“分类模型”、“回归模型”、“异常检测”、“计算机视觉”或“用于供应链的NLP”时也适用。对于传统预测，请参阅需求预测。对于优化，请参阅优化建模。
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youtube-pro
高级YouTube分析、文字记录和元数据提取。
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get-review-theme
当用户明确要求"从文件/图片/网页/描述中提取综述主题"或"生成主题+关键词+核心问题结构化输出"时使用。支持文件（PDF/Word/Markdown/Tex）、文件夹、图片、自然语言描述、网页 URL 等多种输入源，自动识别输入类型并提取内容，生成可直接用于 systematic-literature-review 及其他文献综述技能的结构化输出。
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plantuml-image-generator
当用户请求一张图片（如架构图、流程图、序列图）或需要在文档中插入技术插图时触发。此技能使用官方PlantUML公共API动态生成并插入图片。
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analyzing-text-sentiment
执行此技能使AI助手能够分析文本数据的情绪。它识别文本中表达的情感基调，并将其分类为正面、负面或中性。当用户请求情绪分析、意见挖掘或情感...在分析代码或数据时使用。通过诸如'分析'、'审查'或'检查'等短语触发。
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gemini-watermark-remove
移除 Google Gemini(Nano Banana)生成圖片中的浮水印，使用逆向 Alpha 混合演算法精確還原被覆蓋的像素
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integrated-reasoning-v2
增强的元编排，用于选择和组合推理模式。现在包括9种方法论（ToT、BoT、SRC、HE、AR、DR、AT、RTR、NDF），具有加权多维选择、反馈循环、不确定性传播以及经过验证的信心聚合。在面对需要选择最佳推理策略的复杂问题时使用。
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digital-twin-modeling
当用户想要构建数字孪生、模拟供应链操作或创建用于测试的虚拟副本时。此外，当用户提到“数字孪生”、“仿真建模”、“离散事件仿真”、“系统仿真”、“虚拟供应链”、“假设分析”、“情景仿真”或“操作测试”时也使用。对于网络优化，请参见network-design。对于预测，请参见demand-forecasting。
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picker-routing-optimization
当用户想要优化拣货路线、减少仓库内的行走距离或提高拣货效率时。也适用于用户提到“拣货路径优化”、“仓库路线规划”、“行走距离最小化”、“仓库中的TSP（旅行商问题）”、“S形路线”或“最优拣货顺序”的情况。对于订单分批，请参阅order-batching-optimization。对于仓库储位优化，请参阅warehouse-slotting-optimization。
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mtga-draft-helper
使用17Lands数据和特定套牌的抓牌指南的MTG Arena抓牌助手。当用户请求帮助进行MTG Arena抓牌、分析抓牌选择、评估限用卡牌、获取17Lands卡牌评分、读取Arena Player.log以了解当前抓牌状态、建议选择哪张卡牌、显示卡牌图片、在抓牌后构建或建议一副套牌，或是与万智牌：竞技场抓牌及限用赛制相关的任何事情时使用。包括特定套牌的原型指南和选择顺序等级列表（例如：洛温暗影 …
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transformers-js
使用Transformers.js直接在JavaScript/TypeScript中运行最先进的机器学习模型。支持NLP（文本分类、翻译、摘要），计算机视觉（图像分类、对象检测），音频（语音识别、音频分类）和多模态任务。可以在Node.js和浏览器（使用WebGPU/WASM）中工作，使用来自Hugging Face Hub的预训练模型。
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logo-design-guide
标志设计原则和使用AI生成图像的最佳实践，用于创建标志。涵盖标志类型、提示技巧、可扩展性规则和迭代工作流程。用途：品牌标识、初创企业标志、应用程序图标、favicon、标志概念。触发词：标志设计、创建标志、品牌标志、标志生成、AI标志、标志制作、图标设计、品牌标记、标志概念、初创企业标志、应用程序图标标志
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musical-dna
从任何艺术家或乐队中提取描述性的音乐特征，而不使用他们的名字，构建一个声音质量词汇表，用于AI音乐生成、音乐描述或创意重组。
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ai-interaction
通过MCP AI交互工具持续通信。使用'khởi động ai_interaction'激活。实现实时越南语对话，遵循行动优先原则——先执行，尽量少解释。
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integrated-reasoning
元编排指南，用于选择最优的推理模式。分析问题特征并推荐使用哪种认知方法——思维树（寻找最佳）、思维广度（探索所有）、自我反思链（顺序逻辑）或直接分析。在面对复杂问题且不确定哪种推理方法最适合时使用。
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optimization-ml-hybrid
当用户想要将机器学习与优化结合，使用ML预测在优化模型中，或将AI与数学编程集成时。也适用于用户提到“ML-优化混合”、“先预测后优化”、“增强学习的优化”、“优化中的神经网络”、“端到端学习”或“用于优化参数的ML”。对于纯优化问题，请参阅optimization-modeling。对于纯ML问题，请参阅ml-supply-chain。
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prescriptive-analytics
当用户需要决策支持系统、推荐引擎或规范性分析时。此外，当用户提到“决策优化”、“推荐系统”、“我们应该怎么做”、“行动建议”、“决策支持”、“智能推荐”、“自动决策”或“规范性模型”时也适用。对于纯优化问题，请参阅优化建模。对于预测，请参阅需求预测。
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contextfit
引导用户达到一个明确的理想结果，通过选择题收集有针对性的上下文，并制定具体的解决方案计划并实现可直接使用的结果。
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