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NLP文本分析技能
analyzing-text-with-nlp
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
225
让 Claude 利用 nlp-text-analyzer 插件执行文本情感、关键词与主题分析,适用于需要 NLP 洞察的反馈、报道等场景。
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Fireflies会议记录分析提取
fireflies-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
该工作流通过GraphQL连接Fireflies.ai API,获取详细的会议转录记录。它能够处理发言人区分的语音数据,并提取结构化的关键洞察,包括行动项、关键主题、情绪分析和发言人贡献度。适用于构建完整的会议情报系统,实现从会议录音到可执行知识点的自动化提取。
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并行多智能体研究
infinite-gratitude
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
这是一个先进的多智能体研究工具,专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题,能显著加速知识发现和信息整合的过程。
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AI视频续写与延展工具
klingai-video-extension
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本技能提供基于Kling AI的视频延展功能,允许用户基于已有的视频片段(通过任务ID引用)进行无缝续写和延伸。只需提供新的场景描述(prompt),即可生成与原视频风格和主题高度一致的后续内容。适用于需要创建长篇、连续叙事或多幕电影级内容的AI视频创作场景。
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SNS 主题配置
sns-topic-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
在 AWS 领域自动执行 SNS 主题配置,提供最佳实践指导、生产就绪代码与配置生成,并验证输出,适用于计算、存储、网络和无服务器场景。
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学术文献综述分析师
research-lit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
415
这是一个专业的学术研究助手,用于进行全面的文献综述。它可以从多个来源(本地PDF、Zotero、Obsidian、网络和专业学术数据库)检索、分析和整合研究论文。当您需要了解某个主题的知识脉络、相关工作或核心概念时,使用此工具。
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学术论文结构信息识别
thesis-document-structure
EverMind-AI/EverOS
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本技能旨在指导用户优化关于学术论文(学位论文)的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时,必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要,从而精确地找到论文内部特定的关键信息,显著提高检索的准确性和相关性。
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博客个人细节搜索
blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时,应避免使用宽泛的主题词,而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词,构建更具指向性的精确搜索短语。
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DeepXiv学术论文搜索与阅读
deepxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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DeepXiv是一个专业的学术文献检索与深度阅读工具。它支持用户按主题或论文ID搜索,提供渐进式的阅读体验。用户无需一次性加载完整论文,而是可以获取摘要、章节大纲、或只阅读特定章节,实现高效、系统化的知识学习。
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用户通用信息档案管理
user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架,用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储,创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要,能够实现高度个性化的交互,并提供准确的上下文。
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发现未收录的日文NLP资源
find-new-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
437
本技能用于发现当前未被收录的日文自然语言处理(NLP)资源,包括GitHub代码库和Hugging Face模型/数据集。它根据用户指定主题搜索新的资源候选,并直接输出可用于贡献的Markdown格式内容。
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日语NLP挑战与局限性报告
research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
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该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理(NLP)领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索,生成详细的“问题报告”,帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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