人工智能 Skill技能列表
Mem0记忆层集成Skill mem0-integration
Mem0记忆层集成技能专注于为AI智能体（如聊天机器人、对话系统）构建持久化、语义化的记忆管理系统。该技能实现长期上下文保留、用户个性化记忆存储与检索，支持向量数据库语义搜索、多类型记忆分类（对话、事实、偏好、实体），并提供与LangChain、CrewAI、AutoGen等主流AI框架的无缝集成方案。关键词：AI智能体记忆管理，持久化记忆存储，语义记忆搜索，个性化上下文检索，Mem0集成，向量数据库，RAG应用，对话系统优化。
创建飞书文档Skill create-feishu-doc
这个技能通过浏览器自动化和AI代理技术，实现在飞书工作空间中自动创建文档的功能。它允许用户通过指定标题和内容，快速生成文档，无需手动操作，适用于文档自动化管理场景。关键词：飞书文档自动化、浏览器脚本、AI智能体、文档创建工具、自动化工作流。
RAG查询转换技能Skill rag-query-transformation
RAG查询转换技能是一个专注于提升检索增强生成（RAG）系统检索效果的工具集。它通过查询扩展、假设文档嵌入（HyDE）、多查询生成、查询分解和逐步回溯提示等核心技术，对用户原始查询进行智能转换和优化，从而从知识库中检索出更相关、更全面的信息片段，为大模型生成高质量答案奠定基础。 关键词：RAG查询转换，检索增强生成，查询扩展，HyDE假设文档嵌入，多查询生成，查询分解，逐步回溯提示，AI问答优化，知识库检索，大模型应用
LLM推理优化与生产技能Skill ai-llm-inference
本技能提供LLM推理的性能优化、成本控制和可靠服务操作模式，涵盖延迟预算、尾部延迟控制、缓存策略、批处理调度、量化压缩、并行性等关键领域。适用于优化推理延迟和吞吐量、选择量化方法、配置推理引擎、扩展GPU并行性、构建高吞吐量API等场景。关键词：LLM推理、性能优化、成本控制、生产部署、量化策略、并行计算、推理引擎、延迟降低。
论证验证器Skill argument-validator
论证验证器技能用于分析和评估非正式论证，通过提取逻辑结构、识别隐藏假设、检查逻辑有效性、可选的Lean形式化，并研究前提证据支持，帮助用户验证论证的合理性和可靠性。关键词：论证验证、逻辑分析、形式化、Lean、前提支持、AI智能体。
gazebo-仿真Skill gazebo-simulation
gazebo-simulation技能是专门用于Gazebo仿真环境创建、配置和插件开发的专家级技能。它支持创建SDF世界文件、配置物理引擎参数、实现Gazebo插件、生成传感器模型、设置接触传感器和力-扭矩传感器、配置动态演员和动画模型、实施自定义物理材料和摩擦、创建程序化世界生成以及优化仿真性能等功能。
会议纪要生成Skill meeting-recap
将会议录音文字稿、笔记或聊天记录等原始材料整理为结构化会议纪要，自动提取议题、讨论要点、结论以及包含负责人与截止日期的行动项。当用户提供会议素材并提及会议记录、纪要、meeting minutes、会议总结、行动项、整理会议或会后跟踪等关键词时触发。
事实核查技能Skill fact-check
事实核查技能是一种系统性验证AI生成内容中声称的准确性的方法，通过单独验证过程提取声称、分类、源验证和置信度评估，捕获幻觉和未经支持的断言。关键词：事实核查、AI生成内容、幻觉检测、源验证、置信度评估、质量控制、外部来源、验证过程。
ClawdNet智能体注册与管理Skill clawdnet
ClawdNet 是一个去中心化的AI智能体注册与发现网络。本技能文档详细介绍了如何注册AI智能体、发送心跳保持在线状态、更新智能体信息、调用网络中的其他智能体以及进行智能体发现。适用于AI智能体开发者、AI应用集成、多智能体系统协作等场景。关键词：AI智能体注册，去中心化网络，智能体发现，多智能体协作，AI应用集成，ClawdNet，智能体心跳，API调用。
TorchDrug药物发现工具箱Skill torchdrug
TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的机器学习工具箱，专注于药物发现和分子科学领域。它提供图神经网络模型、预训练架构和多种任务定义，用于分子属性预测、蛋白质建模、知识图谱推理、分子生成和逆合成规划等应用。包含 40+ 数据集和 20+ 模型架构，支持化学、生物学和生物医学图的机器学习工作流程。关键词：药物发现、机器学习、图神经网络、PyTorch、分子属性预测、蛋白质建模、生物医药、AI 应用。
PRD到应用规范转换器Skill prd-to-appspec
PRD到应用规范转换器是一款AI工具，专门将技术性产品需求文档（PRD）转换为结构化XML格式的应用规范，优化供AI编码智能体使用。核心功能包括：代码示例转换、Pydantic模型映射、测试断言转成功标准、技术文档重构。适用于AI智能体开发、自动化代码生成、技术文档转换、软件开发流程优化等场景。关键词：PRD转换、XML应用规范、AI编码智能体、技术文档重构、自动化开发、代码生成、软件开发工具、AI辅助编程。
RAG重排序与多样性过滤Skill rag-reranking
RAG重排序技能专注于提升检索增强生成（RAG）系统的检索质量。它通过交叉编码器重排序、Cohere Rerank API、最大边际相关性（MMR）多样性过滤以及LLM评分等多种技术，对初步检索结果进行二次排序和筛选。该技能旨在优化RAG流程，确保返回给大语言模型的上下文信息既高度相关又具备多样性，从而显著提升最终生成答案的准确性和丰富性。关键词：RAG重排序，交叉编码器，MMR多样性过滤，Cohere Rerank，检索增强生成，多阶段检索，相关性排序，AI检索优化。