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media-streaming
实现Cloudflare Stream用于视频传输和Images用于图像转换。在构建媒体平台、实现视频播放器、生成签名URL或通过转换优化图像传输时使用此技能。
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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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meeting-actions
从会议记录中抽取行动项的技能。可以通过"抽取行动项"、"汇总TODO"、"会议的行动项是什么？"等请求自动触发。
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meeting-transcript-analysis
分析会议记录以提取行动项、决策、关键点并生成摘要
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memegen-templates
使用memegen.link提供的207多个模板生成经典梗图。适用于创建像Drake、心不在焉的男朋友、这就很好了等流行格式，或任何经典的互联网梗图模板时使用。
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memory-documentary
通过搜索所有4个来源生成基于证据的纪实报告
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message-summarizer
获取Slack消息作为摘要数据使用。可以通过“Slack摘要”、“消息摘要”、“请总结”、“整理一下”、“对话摘要”、“频道摘要”、“总结最近的讨论”等指令启动。使用Python脚本 `slack_message.py summarize`。
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metabolicpathwayactivity
计算不同细胞组和子集的代谢通路活性分数。该过程量化每组中每个通路的代谢活性，生成可视化（热图和小提琴图）以比较集群或条件之间的代谢状态。基于Xiao等人的方法。
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microimpute
基于机器学习的变量插补用于调查数据 - 在policyengine-us-data中用于填补缺失值
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mediapipe-pose-detection
MediaPipe姿态检测专业知识。在调试地标跟踪、调整置信度阈值、修复姿态检测问题、使用pose.py和video_io.py，或通过手动观察验证姿态检测时使用。
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meeting-insights-analyzer
分析会议记录和录音，以揭示行为模式、沟通见解和可操作的反馈。识别出你何时避免冲突、使用填充词、主导对话或错过倾听的机会。非常适合希望提高沟通和领导技能的专业人士。
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Meeting Transcription
使用AWS Transcribe服务将会议的音频录音（MP3、WAV、M4A）转录成文本
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memories
通过repo助手或API保存和检索记忆或嵌入。在使用嵌入配置或记忆存储时使用。
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memory-integration
用于在会话间保持上下文 - 集成了情景记忆以回忆对话，并使用mcp__memory知识图谱来保存持久性事实
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meta-searching
提取网页内容并在标准工具因访问限制、速率限制或验证错误而失败时执行可靠的搜索。当遇到403/429/422错误、被阻止的文档站点或无声搜索失败时使用。**直接工具执行在这些情况下经常失败 - 搜索增强代理委托提供了最可靠的结果。**
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metal-shader-expert
20年Weta/Pixar实时图形、Metal着色器和视觉效果经验。精通MSL着色器、PBR渲染、基于瓦片的延迟渲染（TBDR）以及GPU调试。激活关键词包括'Metal着色器'、'MSL'、'计算着色器'、'顶点着色器'、'片段着色器'、'PBR'、'光线追踪'、'瓦片着色器'、'GPU性能分析'、'Apple GPU'。不适用于WebGL/GLSL（不同架构）、通用OpenGL（在Apple上…
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microsim-screen-capture
此技能使用Chrome无头模式自动捕获MicroSim可视化高质量截图。在处理需要用于社交媒体分享、文档或质量评估的预览图片的MicroSims时，请使用此技能。该技能能够处理需要适当渲染时间和外部CDN资源的大量JavaScript可视化。
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meeting-facilitator
计划并组织有效的会议，包括议程和跟进
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meeting-recorder
加入Google Meet通话，实时转录音频，并通过聊天参与。在被要求参加会议、转录通话、参加视频会议或做会议记录时使用。
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meetings-summary
生成会议的全面总结。**当用户请求'创建会议总结'、'总结会议'、'生成会议邮件'时使用此技能。
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"Memory Bridge Technology"
通过模式压缩实现跨会话连续性。当需要连接会话、积累智慧或在不固化的情况下进化时使用。
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memory-user-edits
专家指导Claude的记忆用户编辑工具。帮助用户理解如何有效地在对话中使用记忆编辑来持久化事实。关键点——记忆编辑适用于事实，而不适用于行为。当出现与记忆相关的问题、'记住'、'忘记'或使用记忆用户编辑工具时触发。
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metabolicexpimputation
在scRNA-seq表达数据中填补缺失/丢失的值，以改进代谢途径分析。此过程通过使用先进的插补方法（如ALRA、scImpute或MAGIC）填充零值来处理单细胞RNA测序数据中常见的稀疏性问题。插补后的数据为下游分析提供了更准确的代谢途径活性计算和特征选择。
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microimpute
基于机器学习的变量插补用于调查数据 - 在policyengine-us-data中用于填充缺失值
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midi-generation
使用GM音色和音乐理论生成MIDI文件。在创作音乐、谱写旋律或生成MIDI文件时使用。
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