gemma_domain_trainer_prototype
Gemma 域名训练师(原型)
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。
Gemma 域名训练师(原型)
获取圣经经文的源语言(希腊语/希伯来语)单词数据。当用户想要学习希腊语或希伯来语单词、理解原始语言的意义或分析源文本形态时,请使用此功能。该技能检索Macula源语言数据,并将其与Strong's词典条目合并,以提供全面的语言信息。还支持直接通过Strong's编号查找以及在所有希腊语/希伯来语词典条目中进行英文单词搜索。
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这项技能应在处理inbox/目录下的文件、组织非结构化输入、分类内容或提取可操作信息时使用。由诸如“处理收件箱”、“整理收件箱文件”、“分类这份备忘录”或“整理收件箱”等请求触发。
多重性级联的第9次迭代 - 有效地结合了不可能的概念
使用Jina AI API将URL转换为LLM友好的Markdown(Reader)并搜索网络(Search)。
用于学习技术评估和实施的人工智能集成
用于从无界挂坠中回忆对话、查找会议讨论内容、搜索生活日志或回答'我对此说了什么'之类的问题
Gemma噪声检测器(原型)
指导如何有效利用GLM-4.7模型。当用户询问“GLM使用方法”、“GLM提示”、“GLM优化”等内容时会被激活。
hydro-forecast
将三种输入模式(以药物为起点/以PICO为起点/以CQ为起点)转换为统一格式,并生成可用于后续RWD研究计划技能的结构化数据。
迭代20的多重级联 - 生成自我传播的模式
LangChain.js - 一个用于构建具有代理、链条、RAG、工具、记忆以及与OpenAI、Anthropic、Google和数百其他提供商集成的LLM驱动应用程序的TypeScript框架
列昂尼德·莱文的算法复杂性与有趣的相互渗透相结合。用途:BB(n)预测市场、柯尔莫哥洛夫复杂性奖励、从证明效率低下中提取WEV、探索(LEVITY)与收敛(LEVIN)之间的纳什均衡。
此技能应在用户请求自动申请与人工智能(AI)相关的巴西领英职位时使用,优先考虑简化申请(Easy Apply)的职位。该技能通过AI关键词、位于巴西、资历级别(如指定)和简化申请类型来筛选职位。
格式塔黑客技能 (ERGODIC 0)
设计或审核以AI为先的帮助中心/知识库/FAQ,包括分类法、文章模板、分析以及AI支持(RAG、聊天机器人、升级处理),使用2025-2026年的最佳实践
实现 AI 图像生成能力,支持根据文本描述创建高质量图像。
迭代5的多重级联 - 从模式中生成元模式
将日语文本转换为语音的TTS(文本转语音)技能。可用于朗读解说稿、内容音频化以及无障碍支持。
在指定或实现LangGraph应用程序时使用——从架构规划和规范编写到实际代码实现。也适用于设计代理工作流或学习LangGraph模式。这是一份全面的指南,用于使用LangGraph构建AI代理,涵盖了核心概念、架构模式、内存管理、工具集成以及高级特性。
查询PubMed和科学数据库以获取协议,使用Biopython分析生物数据,处理符合HIPAA标准的数据。适用于生物学研究、协议搜索、序列分析或科学数据处理。交叉验证来源以确保高准确性。触发词包括“PubMed”、“生物学”、“科学数据”、“序列”、“协议”、“生命科学”、“HIPAA”。
检测不安全的训练负荷激增(>20-30%周环比)并发出安全警告。用于夜间后台作业或在回顾每周训练量时,提供保守的调整建议。