这个技能使用多智能体架构从产品UI截图自动提取功能并生成开发任务清单，适用于竞品分析、需求文档生成、UI设计评估等场景。关键词包括截图分析、多智能体、功能提取、任务清单、竞品分析、AI应用。

AI数据工程技能专注于构建人工智能和机器学习系统的数据基础设施，特别用于检索增强生成（RAG）应用。它涵盖数据管道、特征存储、嵌入生成、工作流编排（如Dagster、Prefect）、数据版本化（LakeFS）和评估指标（如RAGAS）。适用于开发生产级AI应用，如语义搜索、实时特征服务和RAG系统，提供架构模式和实践指南。关键词：AI数据工程、RAG管道、特征存储、嵌入生成、Dagster、RAGAS、机器学习基础设施。

省柴柴是一个智能购物助手，支持多平台商品比价、消耗品定期购买提醒、个性化商品推荐，帮助用户节省购物开支。

HQQ（Half-Quadratic Quantization）是一种先进的AI模型量化技术，专为大语言模型设计，支持无校准数据的4/3/2-bit精度权重压缩，实现快速模型优化和内存效率提升，适用于AI推理加速、模型部署、vLLM和HuggingFace框架集成，以及LoRA微调。关键词：量化、模型压缩、无校准、AI推理、大模型微调、内存优化。

这个技能用于快速构建AI聊天界面和代理式用户界面，基于React/Next.js组件，支持实时流式传输、工具生命周期管理、人机审批流程和声明式UI生成。适用于开发智能助手、SaaS副驾驶和AI应用前端。关键词：AI代理，React组件，前端开发，人机交互，工具管理，流式传输，代理界面。

张量网络模拟器是一种基于张量网络的量子计算模拟技能，专门用于近似评估大规模量子电路，突破传统状态向量模拟的内存限制。它支持MPS、PEPS等多种张量网络方法，提供收缩路径优化、截断误差控制和GPU加速等功能，适用于量子算法研究、电路验证和量子硬件模拟等场景。关键词：量子计算模拟，张量网络，MPS，PEPS，量子电路近似，GPU加速，收缩优化，量子算法。

gpu-benchmarking是一个专门用于自动化GPU性能基准测试和回归检测的技能。它能够设计微基准测试、测量内核执行时间、计算实际与理论性能、生成性能比较报告、在CI/CD中检测性能回归、分析功耗和热特性、基准测试内存带宽和延迟，并创建可复现的基准测试配置。

Repomix是一个专为AI设计的代码仓库打包工具，能将整个代码库转换为单个文件，支持XML、Markdown等多种格式，优化令牌计数以适应LLM上下文限制。适用于AI代码分析、安全审计、文档生成和第三方库评估。关键词：代码打包、AI友好、LLM上下文、仓库快照、安全审计、令牌管理、RAG应用。

此技能用于机器学习模型的可解释性分析，通过SHAP值解释模型预测、计算特征重要性、生成可视化图表，帮助用户理解模型行为、调试模型、分析公平性，并实现可解释AI。关键词：SHAP、机器学习、可解释性、特征重要性、模型解释、AI解释性、数据科学、人工智能、量化交易、风险评估。

Gemini文档处理技能利用Google Gemini API的视觉功能，能够分析和处理PDF文档，提取结构化数据、总结内容、回答文档相关问题等。适用于文档自动化处理、数据提取、内容分析等场景。关键词：Gemini API, PDF处理, 文档分析, AI视觉, 结构化提取, 文档总结, Q&A。

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。

该技能用于优化向量嵌入的生成过程，通过模型选择、分块策略、缓存和性能调优，降低RAG系统和语义搜索的成本，提高检索质量。关键词包括：向量嵌入、RAG、语义搜索、成本优化、缓存、批量处理、性能监控。