Agent Skills Hub

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为研究、开发与测试工作流部署网格、层级与星状拓扑等进阶多代理人蜂群编排策略。

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通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

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一套标准化工作流程，用于将原始 PM 笔记、工作坊内容或初稿转化为经过验证且符合仓库规范的 AI 技能。

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防止 AI 幻觉，确保在分析代码、技术文档或提供建议时，输出具备证据支持且可验证的内容。

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为股票和 ETF 进行全面的技术分析，使用 RSI、MACD 和布林带等指标生成可操作的交易信号与比较报告。

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从 EPUB、MOBI 和 PDF 文件中提取纯文本，用于分析或处理。支持所有常见电子书格式，无需依赖外部 LLM。

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生成专业的 30-45 秒宣传视频计划、脚本与分镜表，并自动检测并配置 Remotion 或 Montage-tool 项目设置。

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通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度，利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。

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一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。

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使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers 上构建有状态的 AI 代理。支持实时 WebSocket、持久化状态管理、定时后台任务与工具集成，专为生产环境设计。

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通过 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序，有效避免上下文溢出或系统崩溃。

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