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模型资源收集。联网搜索最新免费/优惠的AI模型资源信息(如各大云厂商优惠活动、免费API、Coding计划等),整理并生成配置指南文档。适用于用户询问"有什么便宜的模型推荐"、"免费模型有哪些"、"模型优惠"等场景。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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模型资源收集。联网搜索最新免费/优惠的AI模型资源信息(如各大云厂商优惠活动、免费API、Coding计划等),整理并生成配置指南文档。适用于用户询问"有什么便宜的模型推荐"、"免费模型有哪些"、"模型优惠"等场景。
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SOC 職業分類に基づく
基于FastAPI知识库服务实现的RAG知识管理与检索技能,支持文档上传、解析、入库、删除、列表查询、内容检索、全文检索等能力,兼容PDF/DOCX/TXT/MD等格式,支持图片解析与多粒度描述入库,可直接对接Agent/机器人进行知识问答。
Analyzes pull requests and codebases for implementation and architecture issues, outputs structured analysis reports and refactoring suggestions. Use when reviewing PRs, examining code changes, conducting periodic codebase reviews, or when the user asks for refactoring/architecture analysis.
系统化、安全地代码重构技能。能够识别代码坏味道、提供重构手法,支持制定计划、执行重构并验证结果。适用于代码质量提升、技术债清理、可维护性改进、代码优化、代码改进等场景。当用户请求重构代码、优化代码质量、修复代码问题或清理技术债时触发。
GitCode PR安全审查技能。用于自动审查GitCode仓库的Pull Request中的代码安全问题,使用sdk-security-audit技能进行代码安全分析,并将审查结果作为评论发布到对应的PR上。当用户需要对GitCode仓库的PR进行安全代码审查时使用此技能。
Generate reply drafts for a single GitCode issue; maintainer reviews before posting. Use when user asks to reply to or comment on an issue and provides a GitCode issue link; do not use when user only wants to fetch or query issue data. 针对单个 GitCode Issue 生成回复草稿,维护者审阅后可发送评论;仅当用户要回复或评论且提供链接时使用,仅获取或查询 issue 信息时勿用。Python 3.7+ standard library only.
Write README-style technical documentation for AscendC custom operators by reading local source files and adapting an existing template. Use when Codex needs to document an AscendC operator, compare a target operator repo against a reference README, turn `op_host` and `op_kernel` implementations into structured docs, or generate per-operator documentation from code with the model instead of a parser script.
| name | model-resources-collection |
| description | 模型资源收集。联网搜索最新免费/优惠的AI模型资源信息(如各大云厂商优惠活动、免费API、Coding计划等),整理并生成配置指南文档。适用于用户询问"有什么便宜的模型推荐"、"免费模型有哪些"、"模型优惠"等场景。 |
当用户需要查找免费或优惠的AI模型资源时使用此skill。
用户可能说的话:
每次执行任务时,必须按照以下步骤操作:
references/sources.md,获取所有需要搜索的信源列表禁止跳过任何信源! 即使某个信源预计会失败,也必须尝试获取并标记状态。
执行任务第一步,必须读取 sources.md 并建立以下格式的核对表:
| 序号 | 信源类别 | 信源名称 | URL | 状态 | 获取信息摘要 |
|------|----------|----------|-----|------|--------------|
| 1 | 国内云厂商Coding Plan | 腾讯云 | https://cloud.tencent.com/act/pro/codingplan | ✅ | Pro 200元/月,首月39.9元 |
| 2 | 国内云厂商Coding Plan | 阿里云 | https://www.aliyun.com/benefit/scene/codingplan | ✅ | Pro 200元/月 |
...
执行流程:每个信源必须严格按 A→B→C→D→E 顺序执行!
- 对每个信源URL依次尝试策略A、B、C、D、E
- 只有当前策略明确失败才能进入下一策略
- 不能跳过任何策略!
- 每完成一个URL的所有策略后立即更新状态
URL1: 策略A → (失败?) → 策略B → (失败?) → 策略C → (失败?) → 策略D → (失败?) → 策略E
URL2: 策略A → (失败?) → 策略B → (失败?) → 策略C → (失败?) → 策略D → (失败?) → 策略E
...
策略失败判定标准:
先访问 sources.md 中的主活动页面URL,获取官方定价信息。
失败条件(必须进入策略B):
失败条件(必须进入策略C):
帮助文档URL参考(来自sources.md):
https://cloud.tencent.com/document/product/1772/128947https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-planhttps://ecloud.10086.cn/op-help-center/doc/article/98320?marketLeoId=codingplan触发条件(必须使用):
执行步骤:
# Windows环境检查
dir scripts/node_modules/playwright 2>nul || echo "NOT_INSTALLED"
# 安装依赖
npm install playwright
# 安装Chromium浏览器
npx playwright install chromium
# 编辑脚本文件,添加需要JS渲染的URL
notepad scripts/fetch-js-pages.js
或直接修改以下数组:
const urls = [
{ name: '移动云 Coding Plan', url: 'https://ecloud.10086.cn/portal/act/codingplan' },
{ name: '火山引擎 Coding Plan', url: 'https://www.volcengine.com/activity/codingplan' },
{ name: '京东云 Coding Plan', url: 'https://www.jdcloud.com/cn/pages/codingplan' },
// 添加其他需要JS渲染的URL...
];
# 运行脚本获取页面
node scripts/fetch-js-pages.js
# 读取生成的JSON结果文件
type scripts/fetch-results.json
注意:必须尝试执行Playwright,如果因环境限制无法执行(如浏览器未安装),标记为❌并说明"策略C执行失败(环境限制)"
使用 websearch 工具搜索关键词组合:
厂商名 + Coding Plan + 套餐 + 价格厂商名 + API + 免费额度 + 2026厂商名 + 模型 + 定价 + 用量限制失败条件(必须进入策略E):
当以上策略都失败时,搜索:
优先级1 - 国内云厂商(阿里云、腾讯云、百度云、京东云、移动云、联通云等)
优先级2 - 国内大模型公司(DeepSeek、智谱、月之暗面、MiniMax、科大讯飞等)
优先级3 - 免费API服务(Cloudflare Workers AI、Hugging Face、GitHub Models等)
优先级4 - Coding计划(GitHub Copilot、JetBrains等)
优先级5 - 开发者社区(搜索最新讨论和对比评测)
每个厂商/套餐必须包含以下详细信息,不能简单写"参考官网":
从搜索结果中必须提取以下详细信息:
绝对禁止简单写"详见官网"、"参考官网"等敷衍描述!如果一次获取不到,必须进行多级获取!
百度搜索结果处理技巧:
性价比之选排序规则:按月均价格从低到高排列
示例排序:
将提取的信息整理成JSON格式,结构如下:
{
"date": "2026-03-28",
"cost_effective": [
{
"name": "厂商名称",
"price": "价格信息(含首月特惠说明)",
"models": "支持的模型1、模型2、模型3",
"description": "套餐说明",
"limit": "每5小时xx次请求,每周xx次请求,每月xx次请求",
"recovery": "额度恢复机制说明",
"tools": "支持的工具列表",
"notes": "注意事项",
"rating": "推荐指数",
"link": "https://xxx"
}
],
"discount_plans": [...],
"free_models": [...],
"free_plans": [...]
}
注意:JSON数据必须按价格从低到高排序!
必须使用scripts目录下的generate_report.py脚本将JSON数据转换为Markdown文档。
调用命令:
python scripts/generate_report.py --input data.json --template references/output-template.md --output model-resources-guide.md
参数说明:
--input: 输入的JSON数据文件路径--output: 输出的Markdown文件路径--template: 可选,指定模板文件路径(默认使用references/output-template.md)生成文档前,必须完成以下核对:
核对清单示例:
✅ 腾讯云 - 已获取详细价格
✅ 阿里云 - 已获取详细价格
✅ 百度云 - 已获取详细价格
✅ 火山引擎 - 已获取
⚠️ 京东云 - 需要JavaScript,待确认
⚠️ 移动云 - 需要JavaScript,待确认
⚠️ 智谱AI - 需要JavaScript,待确认
❌ 联通云 - 无帮助文档URL
...
model-resources-guide.md详见 references/sources.md(必须参考)
详见 references/output-template.md(必须按照此模板格式组织信息)