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kubernetes-helm-deployment
使用Helm图表的Kubernetes部署模式。涵盖部署、服务、ConfigMaps、Secrets、Dapr边车注入、健康探测以及资源管理。
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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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langgraph-python-expert
LangGraph Python库的专业指导。使用节点、边和状态管理，与LLM一起构建有状态的、多参与者应用程序。在使用LangGraph、构建代理工作流、状态机或复杂的多步骤LLM应用程序时使用。需要langgraph和langchain-core包。
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lean-proof-walk
通过Lean证明状态进行GF(3)平衡随机游走。在生成具有并行三元组验证的形式证明链时使用。调用3个代理（生成器+1，协调员0，验证者-1）通过素数测地线遍历证明空间。
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learning-game-designer
为引人入胜、身临其境的学习体验设计游戏的设计师。
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learning-system
处理来自markdown文件的学习资源，提取内容，识别集群，并创建Ship-Learn-Next学习路径
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libtransform
libtransform - 资源转换工具。pdfToHtml 使用 LLM 视觉能力将 PDF 文档转换为 HTML，通过将页面拆分为图像并使用多模态模型进行处理。可用于文档转换、PDF 处理以及从文档中提取知识。
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linux-philosophy
Unix/Linux设计原则，用于CLI工具和系统架构。
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lobe-cli-toolbox
LobeHub CLI Toolbox - 由AI驱动的命令行工具，包括lobe-commit（使用Gitmoji的ChatGPT Git提交）、lobe-i18n（自动化国际化）和lobe-label（GitHub标签管理）
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kubernetes-helm
Kubernetes部署和Helm图表管理。创建清单文件，部署应用程序，管理Helm图表，配置入口、服务和持久化存储。用于容器编排、微服务部署以及Kubernetes集群管理。
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lawyer-analyst
通过使用法定解释、案例法分析、法律推理、宪法原则和多种法律框架（普通法、民法、国际法）来从法律角度分析事件。提供关于法律权利、义务、责任、救济措施和合规要求的见解。使用场景：法律纠纷、合同、法规、合规性、权利分析、责任评估。评估内容：法律义务、权利、责任、救济措施、先例、法定权限、合宪性。
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lean4-prove
检索增强的Lean4证明生成。从DeepSeek-Prover V1+V2查询超过94,000个示例，使用混合搜索（BM25 + 语义 + 图），通过Claude生成，在Docker中编译，失败时重试。
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learning-instructor-training
针对学习运营和项目管理的讲师培训
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legal-sanity
扫描代码以获取客户项目名称、专有工具引用和法律敏感内容
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lighthouse-optimization
优化Web应用程序，以在所有类别中达到95%以上的Lighthouse评分。在优化Web应用程序的性能、可访问性、最佳实践或SEO时使用。
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llamaindex-patterns
LlamaIndex实现模式，包括模板、脚本和示例，用于构建RAG应用程序。在实现LlamaIndex、构建RAG管道、创建向量索引、设置查询引擎、实现聊天引擎、集成LlamaCloud时使用；或者当用户提到LlamaIndex、RAG、VectorStoreIndex、文档索引、语义搜索或问答系统时也可参考。
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local-setup
用于本地运行Magnet MCP服务器的交互式设置工作流程（特定于项目，仅限magnet-app目录）。当用户说“本地设置”、“本地运行”、“本地测试”、“配置MCP”或“设置本地开发环境”时使用。
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landsandboat-ffxi
使用LandSandBoat代码库开发《最终幻想XI》私服的专业知识。在处理FFXI游戏机制、LandSandBoat源代码、数据库架构、Lua脚本、GM工具或服务器管理时使用。
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layout-designer
设计页面布局、网格系统和结构安排。在为页面、部分或组件创建布局时使用。考虑响应式设计、视觉层次和可访问性。
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learning-cultural-adaptation
适应学习内容的文化背景，用当地等效的例子替换具有文化特定性的例子，识别文化敏感性，并推荐适当的文化教学方法。在为不同文化和地区本地化内容时使用。激活关键词包括“文化适应”、“本地化”、“文化背景”或“地区定制”。
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learning-knowledge-curation
学习内容管理和知识系统的知识整理
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lesson-generator
根据4层教学框架生成课程内容，并遵循标准化元数据和Docusaurus规范
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lint-and-fix
运行代码检查工具并使用Trunk修复违规、格式错误或样式不匹配。在代码质量检查失败时、提交PR之前或修复“损坏”的代码检查状态时使用。
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evaluating-llms-harness
评估LLM在60多个学术基准（MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag）上的表现。用于评估模型质量、比较模型、报告学术结果或跟踪训练进度。这是EleutherAI、HuggingFace和主要实验室使用的行业标准。支持HuggingFace、vLLM、APIs。
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log-analyzer
解析和分析日志文件，支持模式匹配、过滤、统计和错误检测。
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