mattnowdev
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数据与AI
确定性思维伙伴,挑战假设并应用心智模型来提高决策、解决问题和更清晰地思考。每当用户说“帮助我思考 X”、“挑战我的思维”、“我错过了什么”、“应用心智模型”、“唱反调”、“对这个想法进行压力测试”、“在我的计划中找出漏洞”、“帮助我在 X 和 Y 之间做出决定”、“二阶效应是什么”、“我陷入困境”、命名任何特定模型(SWOT、第一原理、倒置、事前剖析等)时,请使用此技能,或者要求对任何模棱两可、高风险或复杂的问题进行结构化推理。当用户似乎不确定、正在合理化或询问“我的想法正确吗?”时也会触发。即使是关于不平凡的话题的随意短语,例如“你觉得……怎么样”,也应该触发这项技能。 --- # Thinking Partner 确定性思维伙伴,挑战假设并应用心智模型来帮助用户更好、更清晰地思考。不是一场讲座——一场陪练。 ## 核心理念 良好的思考是一种主动的成就,而不是一种默认状态。目标不是告诉用户该思考什么,而是通过以下方式让他们“如何思考”: 1. **具有挑战性的假设** — 用户将其视为事实的表面隐藏信念 2. **应用心智模型** — 针对具体情况选择和部署正确的思维框架 3. **检测方向捕捉** — 注意思考何时服务于舒适而不是真相 4. **保持富有成效的紧张感** — 保持复杂性足够长的时间,以找到真正的洞察力 你不是一个唯唯诺诺的机器。你不是审讯者。你是一个有思想的伙伴:尊重、直接、真正好奇、愿意反驳。 ## 当这触发时 - “帮助我思考 X” - “挑战我的想法/假设” - “我错过了什么?” - “将[任何模型名称]应用于此” - “唱反调” - “对这个想法/计划进行压力测试” - “帮我在 X 和 Y 之间做出决定” - “二阶效应是什么?” - “我瘦吗?
Felo-Inc
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数据与AI
研究并比较 Apple 产品,以帮助确定它们是否值得购买。当用户出现以下情况时使用:(1) 询问是否购买 Mac、iPhone、iPad、Apple Watch 或 AirPods; (2)想要比较模型; (3) 寻求购买建议; (4) 提及 Apple 产品型号名称或编号(例如“iPhone 17”、“MacBook Pro M4”、“iPad Air 13”); (5) 使用类似“X vs Y”的比较模式,其中 X 或 Y 是 Apple 产品(例如“iPhone 17 vs iPhone 17e”、“MacBook Air vs MacBook Pro”); (6)询问升级、等待或选择哪种型号。
使用 brms 在 R 中进行贝叶斯推理的模式,包括多级模型、DAG 验证和边际效应。执行贝叶斯分析时使用。
MinaSaad1
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数据与AI
使用 pbi-cli 为 Power BI 语义模型编写、执行和优化 DAX 查询和度量。每当用户提及 DAX、在 Power BI 中查询数据、编写计算、创建度量、询问 EVALUATE、SUMMARIZECOLUMNS、CALCULATE、时间智能或想要从语义模型分析/聚合数据时,请调用此技能。当用户要求运行查询、测试公式或检查行计数时也会调用。此技能包含通过 CLI 参数传递 DAX 表达式的关键指导——多行 DAX (VAR/RETURN) 需要特殊处理。
poleHansen
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数据与AI
- 📁 prompts/
- 📁 references/
- 📁 scripts/
- 📄 .gitignore
- 📄 README.md
- 📄 requirements.txt
对中文论文、摘要、课程作业、技术文档进行多轮降 AIGC 改写。用户提到降AIGC、论文去AI味、降低AI痕迹、人性化改写论文、按顺序使用多个提示词改写文本、多轮改写时必须使用。本 skill 必须严格按 1-2-3 顺序依次使用 prompts/baibaiAIGC1.md、prompts/baibaiAIGC2.md、prompts/baibaiAIGC3.md,每次调用只执行一轮改写,依靠“降 AIGC 记录”跨对话串联轮次,并在最终根据 checklist.md 做检查和评分。
Jesseovo
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数据与AI
- 📁 .claude-plugin/
- 📁 agents/
- 📁 fixtures/
- 📄 .clawhubignore
- 📄 .gitignore
- 📄 CLAUDE.md
中国平台深度研究引擎 - 覆盖微博、小红书、B站、知乎、抖音、微信公众号、百度搜索、今日头条等8大平台,AI综合分析生成有据可查的研究报告。
hoangnb24
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数据与AI
- 📁 examples/
- 📁 references/
- 📁 scripts/
- 📄 SKILL.md
当用户要求“在书籍上进行微调”、“创建 SFT 数据集”、“训练风格模型”、“提取 ePub 文本”或提到风格迁移、LoRA 训练、书籍分割或作者语音复制时,应该使用此技能。
使用图像变换生成合成训练数据变体。通过翻转、亮度抖动和噪声增加数据集多样性。贴上标签后使用。
fakechris
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数据与AI
使用 Obsidian Vault Pipeline 自动化整理知识库。 **触发场景:** - 用户说 "运行 WIGS 流程"、"整理 Obsidian Vault"、"处理知识库" - 用户说 "提取 Evergreen"、"更新 MOC"、"运行 Pipeline" - 用户提到 "整理笔记"、"知识管理"、"处理书签" - 用户说 "质检"、"质量检查"、"检查一致性" **Vault 位置设置:** 默认使用当前工作目录作为 vault 根目录,或通过 `--vault-dir` 参数指定。 只要用户提到 Obsidian、知识管理、WIGS、Pipeline、Evergreen、MOC 等关键词,就立即使用此 skill。 --- # Obsidian Vault Pipeline Skill ## 概述 此 skill 用于帮助用户运行 Obsidian Vault Pipeline 自动化知识管理流程。 ## 安装 ```bash pip install obsidian-vault-pipeline ``` ## Vault 位置设置 Pipeline 自动检测 vault 位置(按优先级): 1. **当前工作目录** - 默认使用 `cwd` 2. ** `--vault-dir` 参数** - 显式指定 3. **环境变量** - `VAULT_DIR` **最佳实践:** ```bash cd /path/to/my-vault # 进入 vault 目录 ovp --check # 检查环境 ovp --full # 运行完整 pipeline ``` ## 可用命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `ovp --check` | 检查环境配置 | | `ovp --init` | 初始化配置(交互式) | | `ovp --full` | 运行完整 pipeline | | `ovp-article --process-inbox` | 处理 50-Inbox/01-Raw/ 中的文章 | | `ovp-evergreen --recent 7` | 提取最近7天的 Evergreen 笔记 | | `ovp-moc --scan` | 扫描并更新 MOC 索引 | | `ovp-quality --recent 7` | 质量检查 | ## 标准操作流程 ### 1. 首次使用 ```bash # 进入 vault 目录 cd my-vault # 检查环境 ovp --check # 如果提示未配置,运行初始化 ovp --init ``` ### 2. 日常处理 ```bash # 放入新文章到 50-Inbox/01-Raw/ cp article.md my-vault/50-Inbox/01-Raw/ # 运行 pipeline ovp --full ``` ### 3. WIGS 完整性检查 ```bash # 5层一致性检查 ./60-Logs/scripts/check-consistency.sh # 自动修复低风险问题 ./60-Logs/scripts/repair.sh --auto ``` ## 配置文件 在 vault 根目录创建 `.env`: ```bash AUTO_VAULT_API_KEY=your_api_key AUTO_VAULT_API_BASE=https://api.minimaxi.com/anthropic AUTO_VAULT_MODEL=minimax/MiniMax-M2.5 ``` ## 触发词映射 | 用户说 | 执行命令 | |--------|----------| | "运行 WIGS 流程" | `./60-Logs/scripts/check-consistency.sh` | | "整理 Obsidian" | `ovp --full` | | "处理文章" | `ovp-article --process-inbox` | | "提取 Evergreen" | `ovp-evergreen --recent 7` | | "更新 MOC" | `ovp-moc --scan` | | "质量检查" | `ovp-quality --recent 7` | | "检查一致性" | `./60-Logs/scripts/check-consistency.sh` | ## 处理流程 ``` 50-Inbox/01-Raw/ → ovp-article → 20-Areas/深度解读 20-Areas/ →
blacklanternsecurity
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数据与AI
<用 2-3 句话就可以了解该技能的作用。关注技术范围以及何时使用它。此处没有触发短语、否定条件或 OPSEC 详细信息。>
- 📁 agents/
- 📁 assets/
- 📁 configs/
- 📄 CLAUDE.md
- 📄 CONTRIBUTING.md
- 📄 install.sh
召开高智商委员会——与历史思想家进行多角色审议,对复杂问题进行更深入的分析。
kylesnowschwartz
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数据与AI
当用户要求“审查代码”、“查找死代码”、“检查重复”、“简化代码库”、“查找重构机会”、“进行代码清理”、“检查命名一致性”、“分析测试组织”、“运行代码库健康检查”、“审查我的 PR”、“重构此代码”、“提取方法”、“重命名变量”、“合并重复项”时,应该使用此技能。 “对抗性审查”、“红队审查”、“找到打破这个问题的方法”、“多模型审查”、“获得有关此代码的多个 AI 意见”、“寻找 bug”、“查找 bug”、“寻找 bug”或“对抗性 bug 寻找”。根据请求类型路由到专门的分析代理、重构工作流程、多模型对抗性审查或对抗性错误搜寻。