专业数学学者模式。当用户提出涉及数学的问题时触发,包括数学证明、定理推导、公式计算、数学概念解释、数学建模、数学史、数学竞赛题、数学分析等。触发场景涵盖初等数学、高等数学、线性代数、微积分、概率论、数论、拓扑学、抽象代数、实分析、复分析、泛函分析、微分几何、微分方程、图论、组合数学、数理逻辑、集合论、范畴论等所有数学分支。不适用于纯编程问题、非数学的通用问答、文档处理等非数学任务。
专为腾讯会议打造的行动追踪 Skill,从会议纪要中自动萃取待办、匹配负责人、计算 DDL、生成跨会议看板,让会后行动全程可追踪。V2 新增 Python CLI(860+行)提供代码层保护:三级错误码系统、输入校验引擎、置信度输出、可配置 DDL 策略、风险评级、看板程序化生成、本地数据持久化。支持四格式纪要输出、三策略智能派单、五维看板筛选和一键催办话术生成。
Git post-commit 钩子 + SQLite 提交索引工具。自动将每次提交的元数据(哈希值、作者、分支、仓库、主题)记录到本地 SQLite 数据库中,随后提供一个命令行接口(CLI),支持查询、列表展示、统计、删除和更新记录。 触发场景:管理 Git 钩子、跨仓库查询提交历史、定位某次提交所属的仓库、查看提交统计信息、将提交记录写入本地索引。 当用户提及“提交日志记录”、“提交索引”、“跨仓库查找提交”、“Git 钩子管理”,或希望以结构化方式查询其提交历史时(即使未明确指出该工具),请使
libvips 是一个按需驱动、水平多线程的图像处理库,包含超过 300 种操作。它处理图像的速度比 ImageMagick 等替代方案更快,使用的内存更少,支持 20 多种格式,并为 Sharp、Mastodon、imgproxy 和 Ruby on Rails 提供支持。
智能工程开发入口。用户只要说开发、实现、修改、优化、修复、接入、做页面、改交互、看效果、提交 PR 等工程需求,就自动分析仓库和业务目标,按需调用前端设计、组件复用、全栈实现、测试、代码审查、文档和 PR skills。尤其适用于 Claude Code 中的日常开发:不要求用户每次输入“前端/UI/设计/组件/测试”等关键词,会根据文件、框架、页面、截图、路由、组件、业务需求和改动类型自动判断需要哪些 skills。
用于撰写、审查和完善 B 端产品需求文档,适合企业后台、SaaS 系统、管理平台、审批流、权限配置、数据报表、导入导出、操作日志等复杂业务场景。 该技能会从产品、设计、研发、测试、实施/运营五个视角检查需求是否完整,重点梳理业务背景、目标角色、权限范围、业务对象、流程状态、字段口径、配置规则、通知待办、审计日志、存量数据兼容、上线影响和验收标准,帮助团队把 B 端需求写到可设计、可开发、可测试、可交付的粒度。
使用Meta的Demucs神经网络模型通过demucs Python包将音频轨道分离为独立的声部(人声、鼓声、低音、其他)。支持批量处理WAV和MP3文件,输出隔离声部为FLAC或WAV格式,并与FFmpeg集成以在分离后进行格式转换和响度匹配。
抖音AI视频脚本生成器。基于《AI自媒体短视频创作核心方法论》,由大模型直接生成高质量抖音AI主题短视频脚本。当用户需要:(1)生成抖音AI视频脚本,(2)创作AI主题的短视频内容,(3)获取AI热点话题并生成脚本时触发使用。支持自动搜索AI热点、大模型基于方法论自由生成脚本、使用爆款视频检测表评分(60分制,≥...
遵循本仓库前端开发规范(React + TypeScript + Ant Design + Zustand + SCSS Modules)。在实现需求、重构模块、代码评审时使用,重点关注目录结构、组件模式、通过 @/api 调用接口、类型与样式一致性。
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