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mini-apps
通过Mini-Apps工具链创建独立的React迷你应用。当需要构建应用程序、表单、调度器、仪表板或可共享的Web组件时使用。不要直接将应用程序代码写入仓库。
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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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mixmi-component-library
mixmi平台的组件规格、设计模式和UI元素，包括TrackCard、网格、模态框和音频组件
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mmd-device-library
为MIDI Markdown创建自定义MIDI设备库，包括别名、参数和文档。当用户想要为硬件（如吉他处理器、合成器、效果单元）创建特定于设备的别名、记录MIDI实现或构建可重用命令库时使用。
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moai-lang-swift
Swift 6+ 开发专家，涵盖 SwiftUI、Combine、Swift 并发和 iOS 设计模式。适用于构建 iOS 应用、macOS 应用或 Apple 平台应用程序。
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moai-platform-railway
铁路集装箱部署专家，涵盖Docker、多服务架构、持久化卷和自动扩展。在部署容器化的全栈应用程序、配置多区域部署或设置持久化存储时使用。
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moai-workflow-thinking
顺序思维MCP和UltraThink模式，用于深度分析、复杂问题分解和结构化推理工作流程
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modal
在云端使用无服务器容器、GPU和自动扩展运行Python代码。适用于部署机器学习模型、运行批处理作业、调度计算密集型任务或提供需要GPU加速或动态扩展的API服务时使用。
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model-usage
使用CodexBar CLI本地成本使用情况来汇总Codex或Claude每个模型的使用情况，包括当前（最近）的模型或完整的模型细分。当被要求从codexbar获取模型级别的使用/成本数据时触发，或者当你需要从codexbar成本JSON中获得可脚本化的每模型摘要时。
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minikube-setup
设置并配置Minikube以进行本地Kubernetes开发
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ml-deployment-helper
准备将ML模型通过容器化、API创建、监控设置和A/B测试进行生产部署。激活于“部署模型”、“生产部署”、“模型API”、“容器化模型”、“docker ml”、“服务ML模型”、“模型监控”、“A/B测试模型”。生成部署工件，并确保模型具备监控、版本控制和回滚能力，为生产做好准备。
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"moai-lang-c"
C编程语言模式、内存管理和系统编程最佳实践。在编写C应用程序、手动管理内存或实现低级优化时使用。
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"moai-platform-firestore"
Firebase Firestore专家，涵盖NoSQL模式、实时同步、离线缓存和安全规则。适用于构建支持离线功能的移动端优先应用、实现实时监听器或配置Firestore安全。
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"moai-platform-vercel"
Vercel边缘部署专家，涵盖Edge Functions、Next.js优化、预览部署、ISR以及存储解决方案。在部署Next.js应用程序、实施边缘计算或配置Vercel平台功能时使用。
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mobile-forensics
分析移动设备数据以进行取证调查。在调查涉及iOS或Android设备、移动恶意软件、数据盗窃或通信分析的事件时使用。支持逻辑和文件系统提取。
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mode-selection
为了理解每种模式的作用，哪种模式最适合（最合适的模式）给定的情况，以及建立一种模式，确定何时以及如何将操作委托或传递给另一种模式
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modelagem-dominio-9box
用于基于证据和9BOX的绩效管理领域中的实体、值对象和关系建模。
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minikube-local-development
使用Minikube进行本地Kubernetes开发的完整指南：安装、配置、镜像管理、插件、网络以及故障排除，以实现高效的本地开发流程。
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mlops-deployment
Docker、Kubernetes、CI/CD、模型监控和云平台。用于将机器学习模型部署到生产环境，设置流水线或基础设施。
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"moai-lang-cpp"
使用Google Test 1.15、clang-format 19和现代C++标准的C++23最佳实践。
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"moai-platform-neon"
Neon无服务器PostgreSQL专家，涵盖自动扩展、数据库分支、PITR（Point-in-Time Recovery）和连接池。在构建需要PostgreSQL的无服务器应用程序、实现预览环境或优化数据库成本时使用。
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moai-tool-ast-grep
基于AST的结构化代码搜索、安全扫描和重构，使用ast-grep (sg CLI)。支持40多种语言的模式匹配和代码转换。
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"Mobility Manager"
通过切换管理、认知意识和预测性移动控制进行RAN移动性优化，以实现无缝用户体验。当需要优化切换性能、管理移动鲁棒性、实施预测性切换或在5G网络中启用智能移动管理时使用。
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model-evaluator
全面的机器学习模型评估，包括多种指标、交叉验证和统计测试。激活于“评估模型”、“模型指标”、“模型性能”、“比较模型”、“验证指标”、“测试准确性”、“精确召回”、“ROC AUC”。生成包含可视化和统计显著性测试的详细评估报告，并与SpecWeave增量文档集成。
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modelica
基于Modelica的无因果关系方程多领域建模通过Wolfram语言实现。具有自动守恒定律的化学计算原生模拟。用于字符串图语义的Lambda-Modelica桥接。针对3着色/3-MATCH系统的固定点分类。
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