微信扫一扫把 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。
name: wechat-cover description: 生成微信公众号封面（1080×460 PNG）。触发词：「生成一个微信公众号封面」「公众号头图」「公众号封面」「公众号 banner」「公众号文章封面」「wechat cover」「wechat banner」。流程：Read/模板抽风格 → 手写 HTML+CSS（CSS 变量化）→ Chrome headless 渲染 → 机械检…
alipay-payment-integration
Use when deploying or debugging an asset/animation gallery on a ModelScope 创空间 (gradio + git persistence) — 部署后素材不显示、页面空白、卡片信息正常但图全黑、持久化提示报警、can_pull/can_push/MS_TOKEN、.gitignore 放行 src 成品、build conte…
线上问题诊断
核验他人/他模型交付的工作产物审计报告：把"已完成""已验证"等自述逐条拆成可证伪声明并独立重算，而不是采信叙述。 核心能力： 雪崩判据识别伪造哈希——声称值与实测值共享 ≥8 位十六进制前缀后分叉，即"真前缀+编造尾巴"的构造值，而非过期摘要；12 位相同 ≈ 2⁻⁴⁸，不可解释为巧合。 双工具交叉重算每个摘要（hashlib / sha256sum / Get-FileHash），不一致即…
强力量化技能，专注于潜力股寻找，可以经过自我学习提升预测准确率。 在不知道买什么的时候可以参考这个技能给出的建议（前期个人使用版本，建议仅供参考）。
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Search, score, and track GitHub open source projects based on user-defined preferences and multi-dimensional scoring criteria. This skill should be used when the user wants to find and evaluate GitHub…
分析客服通话录音转写文本，识别高发问题类型并生成总结报告。当用户询问分析录音高发问题、总结通话问题、分析高频问题或生成高发问题报告时调用。
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devil-advocate——杠精式对抗审查 Skill。专治"AI 方案自己审自己"：双轴八维度找茬，轴一方案质量（逻辑一致性/边界异常/安全/性能/架构/数据完整性/可行性），轴二 Spec 忠实度（遗漏/发明/曲解/验收错位），大方案双轴拆并行子代理执行。每个问题必须引用原文并说明后果，问题分高危/中危/低危/待澄清四级，禁止说"方案整体不错"。携带 handoff 作为传递工具：审查报告…
用于对指定的视频，识别关键起始帧，并分析每一帧的耗时
本项目专项适配安徽省水利工程青天大模型 AI 评审机制，集施工组织设计智能生成与标书合规性检查于一体，严格对标 SL303 规范与本地评标规则，精准规避 AI 评审致命扣分点，覆盖河道、堤防、水闸、灌区四类主流水利工程。
定时任务（自动化）创建向导。引导用户明确任务内容、执行时间和运行环境， 收集必要信息后直接创建自动化。 当用户提到「创建定时任务」「设置定时提醒」「每天/每周自动做 XX」「制定自动化」「创建自动化」时使用。 也适用于：「设置一个提醒」「定时执行」「帮我定个时」「 recurring task」。 当用户询问如何创建定时任务/自动化时也应激活。
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针对小系统与工作流本地交付场景，把 Python 脚本集合密封为单节点授权的本地包：脚本可保持原貌（import / 相对路径 / subprocess 均支持），MGC 1.5.4+ 自动密封路由；交付包无法被读取、改写、二次转售，全链路零云端、零暴露。
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生成中国大陆争议解决与诉讼管理场景下的《案件初步评估报告》，适用于接案评估阶段对案件基本事实、初步证据材料、我方诉求和管辖法院信息进行结构化梳理、法律关系识别、风险标注、司法裁判检索，并量化估算胜诉概率、诉讼周期、资金与时间成本。当用户提到接案评估、案件初评、是否接案、胜诉率预估、诉讼周期预估、办案成本测算、争议焦点梳理、证据短板识别或补证建议时使用。
面向昇腾 AscendC/CANN 算子开发的性能诊断与优化 Skill。支持算子性能瓶颈分析、GM/UB 数据搬运分析、Tiling 策略评估、Reduce 与同步开销分析、单变量性能实验设计及正确性回归验证，并提供 Python 性能对比脚本，帮助开发者建立可复现的算子优化流程。
Local Data Sentinel 是一款面向 CSV/XLSX 表格数据的本地数据质量体检与异常调查 Agent Skill。无需预先定义 Schema，即可自动完成缺失值、重复值、极端值等数据质量检查，并结合统计分析与机器学习识别异常记录、异常集中批次及值得优先调查的关联因素。系统采用“确定性分析 + Evidence + OpenVINO 本地 AI 总结”架构，原始业务数据不进入大语言…
多Agent协作开发框架；提供18个专业Agent和3种工作流模式；当用户需要开发软件项目、进行需求分析、系统设计、开发、测试或部署时使用
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基于 Intel OpenVINO 异构算力加速的端侧超低延迟代码库与知识库向量检索工具。利用 Intel 酷睿 CPU / GPU / NPU 硬件对文本 Embedding 模型（如 bge-small / MiniLM）进行端侧 INT8/FP16 推理加速，在毫秒级内提供离线代码语义搜索与上下文增强（RAG），实现零源码泄露的高性能 Agent 辅助开发。