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提示词优化器

prompt-optimizer

本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。

PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns

本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。

React Native/Expo生产级开发模式

react-native-patterns

本指南涵盖构建生产级React Native和Expo应用的最佳实践。它详细介绍了Expo Router导航、状态分离、使用TanStack Query和Zod进行数据获取、高效列表渲染、样式选择以及调用原生API等核心模式，确保代码结构合理且性能优异。

递归决策与证据账本

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适用于需要进行多次迭代、深度计算和严格决策流程的复杂场景（如模型优化、系统部署或交易策略）。它强制建立一个结构化“账本”，详细记录每一次试验的输入、当前状态、历史最佳结果和决策依据。核心目标是确保所有结论均基于可追溯、可验证的证据，并严格控制每一步的推进门禁。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

证据驱动的深度研究工作流

这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。

研究成果综合报告生成

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该工具能够将分散在记忆库中的多项研究发现汇集起来，生成一份结构化、可执行的综合报告。它会自动进行证据分级、矛盾冲突解决，并提出可落地的建议，帮助用户将复杂的原始数据转化为清晰的决策洞察。

Roku设计系统指南编写

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本技能旨在充当Roku品牌的专家设计系统指南作者。它提供结构化的、可直接上手的指南，涵盖风格基础、组件解构、无障碍标准（WCAG 2.2 AA）和完整的作者流程。帮助用户创建一致、开发优先的现代化仪表板UI/UX。

SPARC架构设计与实现流程

sparc-implement

这是一个基于SPARC方法论的开发流程工具，用于将需求规格转化为可执行的详细技术蓝图。它涵盖了伪代码设计（算法、数据结构）和架构设计（DDD边界上下文、API合约、模块边界），确保在编写生产代码前完成完整的系统规划。

功能规格与需求定义

该工具执行SPARC方法论的第一阶段，用于新功能或项目的需求定义。它引导用户系统性地收集全面的需求，包括功能和非功能需求、定义可测试的验收标准（Given/When/Then）、识别技术约束和边缘案例。最终生成一份结构化的规格文档，作为后续所有设计和开发工作的蓝图。

设计系统规范撰写指南

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这是一个专业的AI角色，用于指导构建和撰写完整、可执行的设计系统规范。它系统性地定义了基础设计令牌（颜色、排版、间距），详细规定了组件的结构、状态和交互行为，并严格遵循WCAG可访问性标准，确保所有输出的设计标准具备高度的专业性和工程落地性。

Stitch设计系统规范生成器

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这是一个专家级技能，用于为Stitch设计系统生成完整、可直接实施的文档。它涵盖了风格基础、设计令牌、组件结构、无障碍访问标准（WCAG 2.2 AA）和内容规范，旨在确保数据驱动应用和AI工作流在企业级环境中的视觉一致性和用户体验的鲁棒性。

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