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SkillsMP a collecté 344 skills depuis Natsummerance/agents. Ouvrez un skill pour examiner sa source et ses détails.
Natsummerance/agentsAffichage de 40 skills collectés sur 344.
Markdown 渲染预览增强（VSCode 扩展 Markdown Preview Enhanced 的使用知识）：编辑器内实时预览 .md， 滚动同步、KaTeX/MathJax 数学排版、mermaid/PlantUML/GraphViz/Vega 等图表渲染、代码块执行（code chunk）、 reveal.js 演示模式、pandoc/PDF 多格式导出、@import 文件嵌入与自定义 CSS。 当用户写带公式/图表/可执行代码块的 Markdown 笔记或文档、问「怎么在 VSCode 预览…
Langue du texte source : Plusieurs langues
生成单文件 HTML 网页版幻灯片：杂志编辑风（衬线+暖色）或瑞士国际主义风（无衬线+高饱和功能色）， 带 WebGL 颗粒/渐变质感、放映模式与演讲备注。当用户要「网页 PPT」「杂志感 slides」 「Swiss Style 演示」「horizontal swipe deck」，且交付形态是浏览器放映而非 .pptx 文件时使用。 不适用于：需要 PowerPoint 继续编辑的原生文件（改用 ppt-master-native）。
Langue du texte source : chinois
从主题或素材生成**原生可编辑 PPTX**：SVG 中间管线 → DrawingML 母版/原生形状/数据图表， 支持四路由（生成/建模板/填充已有PPTX/增强已有PPTX）与 Default/Quick 双运行时。 当用户要「一份 ppt 文件」「能在 PowerPoint 里继续改」「套公司模板」「美化现有 PPT」时使用。 不适用于：浏览器放映的网页幻灯片（改用 guizang-web-deck）。
Langue du texte source : chinois
学术文本表达人味化润色：清理作者本人 AI 辅助起草的论文/学位论文/审稿回复/基金申请书（NSF Project Summary、NIH Specific Aims）中的机器痕迹（"In recent years..."开头、delve/paves the way、空洞强化词、超长从句、破折号），对齐主张与证据强度，匹配作者个人声音与目标 venue 语域；绝不改动任何数字、结果、公式或引用。触发场景："这段太像 AI 写的帮我改改"、"润色 abstract/introduction/rebuttal"、"改…
Langue du texte source : Plusieurs langues
项目技术方案选型建议：在推荐技术栈/架构/供应商/重构或交付计划前，先核查真实约束、可比真实项目、取舍与失败条件、成本与锁定风险，并给出"推荐何时变错"。触发场景：构建前的 build plan 与选型（"该用 Postgres 还是 SQLite"、"有没有类似开源项目可参考"）、中途纠偏（"repo 越写越乱方向对吗"）、上线前审查、供应商 free tier/运营成本决策。不适用于：实现单个具体算法前查学术先行文献（走 arxiv-first-coding）、学术论文文本润色（走…
Langue du texte source : chinois
编码前先查 arXiv 先行文献：把要实现的技术机制（缓存/共识/检索/排序/训练技巧等）映射到 arXiv 类目，真实抓取论文、逐篇隔离阅读、打分聚类，收敛为一条带引用的实现路径（含第一步、承重风险与避坑清单）。触发场景：动手实现非平凡算法或机制前问"有没有人解决过/state of the art 是什么/我是不是在重新造轮子"；用户显式要求查 prior art 或搜相关论文。不适用于：整个项目的技术栈/供应商/成本选型（走 advise-project-approach）、学术论文文本润色（走…
Langue du texte source : Plusieurs langues
整站技术 SEO 审计：对指定域名/URL 做 meta tags、heading 结构、图片 alt、内链、页面速度、移动端适配等全站体检，产出非技术人也能照做的一页式报告，并聚焦"本周可做的一件事"。当用户要求"审计/体检/诊断网站 SEO""为什么我的站没流量"时触发。不适用于：只改结构化数据标记（转 schema-markup）、只优化 AI 搜索引擎可见性（转 geo-search-optimize）、从零写博客文章（转 blog-writing-contract）。
Langue du texte source : chinois
为社交媒体、广告位、Web Hero 与印刷品设计单张 banner/封面图/hero 图，一次产出多个艺术方向方案并按平台精确尺寸导出。触发场景：用户要"做一张 XX 平台的 banner/封面图/hero 图"、社媒头图/频道封面、广告投放素材、官网 hero 主视觉。不适用于：成套设计系统、design token 体系、整站页面样式架构（走 design-system-generator），也不做视频剪辑与动效视频。
Langue du texte source : chinois
从产品类型与品牌调性推理生成三层 Design Token 系统（primitive→semantic→component），输出 CSS 变量、暗色主题与组件状态规格。触发场景：用户说"给这个 SaaS 后台建一套设计系统"、"生成 design token / CSS 变量"、"色板字号间距圆角体系怎么定"、"要支持暗色模式换肤"。不适用于：单张 banner/社媒素材设计、一次性营销视觉。
Langue du texte source : chinois
Research and advise on the best way to approach a software project, including architecture, tech stack, implementation strategy, pricing/operating-cost tradeoffs, benchmark research, and comparisons with similar real-world projects. Use before building,…
Langue du texte source : anglais
从主题、关键词或现成脚本全自动产出可直接发布的成品短视频 MP4：LLM 写脚本并提炼素材搜索关键词 → 免费图库/本地素材/文生视频兜底匹配画面 → TTS 配音 → 字幕时间轴对齐 → 背景音乐 → ffmpeg 合成， 支持 9:16 竖屏与 16:9 横屏、多语言脚本、批量生成择优与可选跨平台自动发布。 当用户说「把这个主题做成能发的视频」「给我一条带配音字幕的成片」「帮我的文案配上画面和音乐出片」时使用。 不适用于：单张图像的提示词工程（转…
Langue du texte source : chinois
GPT Image 2 提示词工程（Prompt-as-Code）：把散文式生图需求压缩成结构化协议——类别→风格标签→场景标签→示例案例 四级匹配，六段式构造块（主体任务/构图版式/风格材质/文字标签/比例输出/约束负面清单），文本填空与 JSON 进阶双格式， 附平台特征、文字锁定、模块上限等防坑约束。当用户要「写一条稳定出图的 prompt」「修中文乱码/排版翻车」 「搭可复用的批量生图模板」时使用。不适用于：视频成片生产（转 ai-short-video）、已有图像的后处理或前端实现。
Langue du texte source : chinois
基于 ECC（affaan-m/ECC，Agent Harness 操作系统）为 CLI coding agent 安装与配置整套 工程纪律：当用户要把「计划→测试→实现→评审→沉淀」流程固化进 Claude Code/Codex/Kimi 等 harness、跨 harness 共享技能与会话记忆、或对已装 ECC 做 doctor/repair 体检修复与 AgentShield 安全扫描时触发。边界：不做多 agent 可视化协作仿真，不解决纯网页 chat 产品的接入，不充当专用记忆层选型方案。
Langue du texte source : chinois
基于 Munder Difflin（chaitanyagiri/munder-difflin，多智能体办公协作仿真桌面应用） 组建与运营 agent 团队：当用户要同时指挥多个不同引擎的终端 agent 分工协作并可视化 监督、要「对一个主管说需求由它路由分派+审批上抛」、或要给自动化编队配预算熔断与 人工门禁时触发。边界：不做单 agent 的工程流程装机与插件安装（那是 harness OS 的 活），不适用 headless 服务器环境。
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基于 TencentDB Agent Memory（TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory）做 Agent 经验的 跨会话持久化：当长任务上下文被工具日志撑爆需要「卸载但可回溯」、要把对话沉淀为 L0-L3 分层画像/场景/SOP 且要求白盒可审计、或在 OpenClaw/Hermes 宿主上零改码接入 记忆插件时触发。边界：不做通用记忆层选型、不优化检索排序算法、不为代码库建静态 知识图谱。
Langue du texte source : chinois
基于 Hindsight（vectorize-io/hindsight，面向「会学习」agent 的记忆系统）做高精度 记忆检索与回忆接入：当用户抱怨召回不准/时序混乱、要显式控制 retain/recall/reflect 的存取时机、给编码 agent 装 per-repo 长期项目记忆、或部署调优其四路混合检索时触发。 边界：不承接通用记忆层选型（未定技术栈时），不做静态代码库知识图谱，不做经验分层 沉淀与符号压缩。
Langue du texte source : Plusieurs langues
基于 Mem0（mem0ai/mem0，AI 应用的通用记忆层）做记忆能力选型与接入：当用户要为 AI 助手、客服机器人或自治 agent 增加「跨会话记住用户偏好与事实」的能力、在 Mem0 与其他 记忆方案之间做选型对比、或用 OpenMemory MCP 让 Cursor/Claude 等多工具共享一份本地 记忆时触发。边界：不做静态代码库知识图谱构建，不做单会话内上下文压缩与日志卸载， 不承接已锁定 Hindsight 后的检索精度调优。
Langue du texte source : Plusieurs langues
基于 graphify（Graphify-Labs/graphify，多模态知识图谱生成器）做项目/语料的知识图谱 构建：当用户接手陌生大型代码库要先摸清结构枢纽、要把代码+文档+论文+截图等异构语料 织成统一概念网络、或要给后续 agent 会话留下可增量更新的 wiki/图谱导航层时触发。 边界：不做动态对话记忆与用户画像、不做经验 SOP 沉淀；小语料（≤6 文件）收益有限需 如实告知。
Langue du texte source : chinois
受雇导向的 AI 求职申请框架：候选人档案建档 → 职位匹配度评估（五维打分+一票否决+语言门）→ drafter-reviewer 双 agent 定制 CV 与求职信 → LaTeX 编译视觉检查 + pdftotext ATS 文本层验证 → 面试 STAR 准备 → 申请追踪与跟进草稿。当用户说「根据这个 JD 帮我改简历」「这个职位和我匹配吗」「帮我准备周四的面试」时使用。 不适用于：副业/自由职业变现规划（转 ai-money-handbook）；任何简历造假请求一律拒绝。
Langue du texte source : chinois
AI 副业变现的方向决策与风险校验手册：四条起步原则（做内容流量/卖铲子/花时间试错/做资产）+ 六线路径谱系 （技术/自媒体/图片/文案/音频/直播）+ 技术赚钱认知清单 + 可行性三问 + 幸存者偏差检测 + 灰产一票否决。 当用户问「有什么 AI 副业能做」「这个搞钱项目靠谱吗」「我下班想用 AI 赚点钱」时使用。 不适用于：正规求职申请流程（转 ai-job-search-framework）；本 skill 不承诺任何收益，只做现实评估。
Langue du texte source : chinois
LLM 友好的开源网页爬虫（unclecode/crawl4ai）：异步浏览器抓取公开网页，产出去噪 fit_markdown / 引用化 Markdown 喂 RAG 与 agent，或用 JsonCssExtractionStrategy（免 LLM 的 CSS/XPath schema）与 LLMExtractionStrategy（pydantic schema）抽结构化 JSON；覆盖 JS 渲染、虚拟滚动、iframe、BFS 深爬与崩溃恢复，并可 Docker 化为带 JWT 鉴权的 FastAPI…
Langue du texte source : chinois
AI 就绪的 PDF 解析管线（opendataloader-project/opendataloader-pdf）：一条命令把任意 PDF 转成结构保持的 Markdown / 带 bounding box 的 JSON / HTML，XY-Cut++ 保证多栏阅读序；本地确定性模式免 GPU，hybrid 模式（现役后端 docling-fast；Hancom 集成为规划中）攻克无边框复杂表格、扫描件 OCR、LaTeX 公式与图表描述，基准综合准确率 0.907 排名第一；还能把未标记 PDF…
Langue du texte source : chinois
自适应反检测抓取框架（D4Vinci/Scrapling）：三级 fetcher 光谱（TLS 指纹伪装 HTTP → Playwright 动态 → StealthyFetcher 隐身处理公开页面的 Cloudflare Turnstile/Interstitial 中间盾）；解析器可 auto_save 学习元素特征、网站改版后 adaptive=True 相似度重定位选择器；Spider 框架提供 AutoThrottle 自适应限速、代理轮换、robots_txt_obey、Ctrl+C 断点续爬，并能…
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多智能体平行世界预测引擎：从真实世界提取种子信息（突发新闻/政策草案/金融信号/小说文本），自动构建高保真平行数字世界，数千个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体在其中自由交互并社会演化，支持上帝视角动态注入变量推演不同未来轨迹，最终产出预测报告并可与世界内任意智能体对话。触发场景：政策/公关的零风险沙盘演练、舆情传播与观点极化推演、小说结局等创意社会仿真。边界：仿真输出是沙盘洞察而非事实预测或投资建议，不得用于操纵真实平台舆情。
Langue du texte source : Plusieurs langues
交易想法→Python 策略代码→服务端历史回测→Paper Trading→实盘执行→监控的全链路自托管量化交易系统：Strategy API V2、多交易所/券商适配、Agent Gateway 与 MCP 接入、租约心跳式策略运行时与 Prometheus 可观测。触发场景：把交易假设写成可回测的策略代码、搭建自托管量化栈跑模拟盘、为已验证策略配置风控限额与告警后小仓实盘。边界：工程工具链而非投资咨询；所有输出非投资建议，回测存在过拟合风险，历史表现不代表未来。
Langue du texte source : chinois
输入用户名或邮箱，异步扫描 840+ 平台检测账号存在性：ML+30 维结构特征混合判定（Found/Maybe/Not Found 附置信度）、命中档案提取（昵称/简介/头像）、跨站关联聚类（--correlate）、bio 内用户名递归扩展、域名注册检查、watch 定时监控与 JSON/CSV/HTML/MD/PDF/图谱多格式报告。触发场景：自查自己用户名的公开暴露面（数字足迹清理）、已授权安全评估中的账号测绘、品牌名被抢注监控。边界：仅限自查本人或已获书面授权的评估对象；拒绝骚扰、人肉搜索与一切未授权第三…
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移除多厂商 AI 出处水印与元数据痕迹（限用户自有内容）：Layer A 确定性脚本清除不可见 Unicode/异体空格/bidi/tag 字符，Layer B 对统计采样水印做改写式清理（best-effort），文件层剥离 C2PA/EXIF/XMP/文档属性，覆盖 PNG/JPEG/PDF/DOCX/MP4 等 20+ 格式。触发场景：发布前内容卫生自查、分享自有照片/文档前的元数据隐私清理、团队 pre-commit 出处标记门禁。边界：仅限用户自有或已授权内容；拒绝洗稿、伪装人类创作、规避平台 AIGC…
Langue du texte source : chinois
博客写作规约与交付门禁：从选题/brief 到成稿，每篇草稿必须通过五道质量门（能力发现/格式完整性/视觉验证/内容评审/资产链接完整性）并达到 100 分制评审 ≥90 分才允许交付，未过门则迭代至多 3 次后上报。当用户要"写一篇博客文章""发布前把过关""给这篇草稿打个分"时触发。不适用于：整站 SEO 审计（转 seo-audit）、AI 搜索可见性优化（转 geo-search-optimize）、单页 JSON-LD 标记生成（转 schema-markup）。
Langue du texte source : chinois
GEO 生成引擎优化：让网站内容更容易被 ChatGPT / Claude / Perplexity / Gemini / Google AI Overviews 等 AI 搜索引擎理解、引用和推荐。覆盖 AI 可引用性评分（134–167 词自包含段落）、AI 爬虫 robots.txt 可达性、跨平台品牌提及信号、平台差异化策略与综合 GEO 评分。当用户问"怎么让 AI 引用我们""ChatGPT/Perplexity 里搜不到我们"时触发。不适用于：传统 Google 整站技术体检（转…
Langue du texte source : chinois
结构化数据专项：判定页面内容类型 → 生成 JSON-LD Schema.org 标记（Organization/Article/Product/LocalBusiness/Event/JobPosting/QAPage 等）→ 用 Rich Results Test 与 Schema Markup Validator 双验证 → 交付部署代码与修复清单。当用户要"加结构化数据""写 JSON-LD""做 rich results 富摘要"或验证现有 schema 报错时触发。不适用于：整站技术 SEO 体检（转…
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基于 rrweb 的网页会话 DOM 级录制与回放集成方案：首帧全量快照 + DOM mutation/用户交互增量事件流，多页面加载串联为单一录制，沙箱化回放与播放器 GUI，rrweb-snapshot 还可独立输出禁用 JS 的静态页面快照。触发场景：用户说"在应用里嵌入用户操作录制"、"做会话回放/session replay"、"复现用户报错时的页面现场"、"把网页状态存成可回放快照"。不适用于：产出供人观看的产品演示视频（走 screen-demo-recorder）、PV/UV 聚合统计类埋点分析。
Langue du texte source : chinois
开源桌面屏幕录制与剪辑工作流（Recordly）：整屏/单窗口录制、麦克风与系统音频、时间线剪辑（trim/变速/缩放区域/标注）、光标美化与自动缩放建议、摄像头气泡画中画、样式化背景相框，导出 MP4/GIF 并可保存 .recordly 工程续剪。触发场景：用户说"录个产品 demo/操作教学视频"、"录屏加缩放和光标特效"、"导出 GIF 动图"、"加背景相框/画中画/字幕标注"。不适用于：网页内嵌的用户会话 DOM 级录制回放（走 rrweb-session-recording）、直播实时推流。
Langue du texte source : chinois
Distill a book, long-video transcript, podcast, course, or interview into a coherent set of executable skills. Use when the user asks to "拆书" / "蒸馏一本书" / "把 XX 书做成 skill" / "把这个视频/播客/课程蒸馏成 skill" / "turn a book or video into skills" — i.e. wants the…
Langue du texte source : chinois
当用户处理非英文文本、想了解模式列表是否适用于其他语言，或发现去痕效果在非英文文本上不佳时调用此 skill。不适用于：纯英文文本、不需要多语言支持的用户。关键 trigger 信号：非英文、多语言、中文文本、日文文本、模式适用性、语言局限。
Langue du texte source : chinois
当用户询问"去痕后是否会改变事实"、"如何确保真实性"或"AI 是否会编造内容"时调用此 skill。不适用于：创意写作、虚构内容生成、不需要事实准确性的场景。关键 trigger 信号：不编造、事实准确性、name/number/date/quote、来自源或作者、真实性。
Langue du texte source : Plusieurs langues
当用户完成多个模式练习但仍不知道自己是否真正提升了识别 AI 痕迹的能力、无法量化去痕能力提升，或缺乏反馈循环导致动力下降时调用此 skill。不适用于：已有明确评估标准的用户、只需要单个模式建议的场景。关键 trigger 信号：进步、识别能力提升、反馈循环、量化成长、完成去痕但不确定。
Langue du texte source : chinois
当用户安装了 humanizer 技能但仍感到迷茫、不知道如何系统提升识别 AI 痕迹的能力，或随机应用模式缺乏连贯的去痕策略时调用此 skill。不适用于：已有明确去痕计划的用户、只需要单个模式建议的场景。关键 trigger 信号：迷茫、不知道下一步、随机应用模式、缺乏系统性、完成去痕但没进步。
Langue du texte source : chinois
当用户询问"如何识别 AI 痕迹"、"有哪些 AI 写作特征"或"如何系统化检测 AI 生成文本"时调用此 skill。不适用于：纯创意写作评估、非文本类内容分析。关键 trigger 信号：AI 痕迹、AI 写作特征、35 patterns、Wikipedia Signs of AI writing、模式检测。
Langue du texte source : chinois
当用户询问"去痕后是否还会像自己写的"、"如何保持个人写作特色"或"技术文档如何处理"时调用此 skill。不适用于：不需要风格保持的场景、用户希望完全重写风格的场景。关键 trigger 信号：保持风格、作者风格、personal writing、technical prose、neutral and plain、style preservation。
Langue du texte source : chinois
当用户询问"去痕是否会破坏文件结构"、"代码和数据是否安全"或"如何只修改散文部分"时调用此 skill。不适用于：纯文本文件、不需要保留结构的场景、用户希望全面重写的场景。关键 trigger 信号：只修改散文、保留代码、保留数据、frontmatter、link targets、文件结构安全。
Langue du texte source : chinois