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乒乓球教学方案生成。当用户说"帮我出一份乒乓球教学方案"、"生成乒乓球学习计划"、"帮我出一份乒乓球培训方案"，或询问乒乓球教学内容、训练计划、阶段安排时触发。输入学员性别、年龄、学乒乓球几年后，输出完整的分阶段教学方案，包括各阶段时长、技术要点、当前阶段判断和剩余学习时间估算。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/knownasnaffy/prompthound --skill ping-pong-coach命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Install and operate local NVIDIA Parakeet ASR for OpenClaw with an OpenAI-compatible transcription API on Ubuntu/Linux and macOS (Intel/Apple Silicon). Use when the user wants private/local speech-to-text, voice transcription setup, ASR troubleshooting, or OpenClaw voice stack configuration with Parakeet (and optional Whisper fallback).
Collect, refresh, normalize, and analyze the user's own Douban history for taste analysis and recommendation reasoning. Use when the task involves the user's own Douban shelves, ratings, tags, comments, reviews, or recent activity, especially when you need to decide whether local cache is fresh enough, re-crawl logged-in data with cookies, store refreshed results locally, and then analyze them by category.
LoRA fine-tuning pipeline for Stable Diffusion on Apple Silicon — dataset prep, training, evaluation with LLM-as-judge scoring. Use when fine-tuning image generation models for consistent style, custom characters, or domain-specific visuals. Requires Python with torch and diffusers.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | ping-pong-coach |
| description | 乒乓球教学方案生成。当用户说"帮我出一份乒乓球教学方案"、"生成乒乓球学习计划"、"帮我出一份乒乓球培训方案"，或询问乒乓球教学内容、训练计划、阶段安排时触发。输入学员性别、年龄、学乒乓球几年后，输出完整的分阶段教学方案，包括各阶段时长、技术要点、当前阶段判断和剩余学习时间估算。 |
python scripts/_purge_cache.py is an optional cleanup helper for the 乒乓球教练技能 skill. It may recursively remove /tmp/skill_workdir/*, /tmp/skill_workdir/.cache. Show the exact paths first, explain whether they are skill-private temporary paths or user state, and run the cleanup only after the user confirms.
根据学员基本信息（性别、年龄、学习年限），生成一套完整的乒乓球教学方案。
生成方案前，需要从用户那里收集：
如果用户只给了部分信息，用已有信息生成方案，并在结尾标注"缺少以下信息：xxx"。
scripts/calc_stage.py <学习年限> [年龄] 获取阶段分析references/curriculum.md 获取各阶段详情📋 乒乓球教学方案
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👤 学员信息：X岁，性别（男/女），学习X年
📊 当前阶段分析
（来自 calc_stage.py 输出）
📖 完整教学路径（共7阶段）
--- 第1阶段：定型握拍站姿球感 ---
⏱ 建议时长：1-3个月
🎯 核心目标：...
📝 技术要点：
• 握拍法：...
• 站姿：...
• 球感训练：...
✅ 达标表现：...
--- 第2阶段：正反手基础定点单项 ---
...（以此类推）
--- 第X阶段：当前阶段 ---
⭐ 重点标注：这是您目前所处的阶段，需要重点加强...
（该阶段内容加粗显示）
（共7阶段全部列出）
💡 年龄段建议（根据学员年龄补充）
• 5-12岁儿童：...
• 13-18岁青少年：...
• 19-40岁成人：...
• 41-60岁中老年：...
⚡ 下一步建议
给出3条针对该学员现状的可执行建议
文件： scripts/calc_stage.py
用法：
python3 scripts/calc_stage.py <学习年限> [年龄]
示例：
python3 scripts/calc_stage.py 1.5 10
功能：
详细课程内容（含时长、技术要点、达标表现）见：
references/curriculum.md