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视频美学风格指导系统

本技能负责视频内容的创意方向指导，核心在于定义‘感觉’和‘美学’，而非单纯的帧渲染技术。它将复杂的视觉审美（如天使核心、云浪、超流行等）提炼为可操作的色调、情绪和剪辑语法。适用于制作音乐视频、风格化短片或需要保持统一视觉叙事的AI素材生成。

测试驱动开发工作流

本工作流指导开发者遵循测试驱动开发（TDD）原则，确保代码质量。它要求先编写测试用例（包括单元、集成和E2E），确保代码覆盖率不低于80%。流程严格遵循“红-绿-重构”循环，保证了功能增减和Bug修复的可靠性，并结合Git检查点提交实现完整可追溯性。

团队智能体工作流编排

team-agent-orchestration

当开发任务涉及多个AI智能体、工具链或代码分支时，使用此技能进行工作流编排。它将智能体视为一个协作团队，引入了工作项、明确的所有权、Agent看板、以及合并门机制。这确保了复杂的团队开发流程具备高度的可视化、可追溯性和可靠的合并能力。

多智能体团队构建器

这是一个交互式的工具，用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域（如工程、市场营销）选择多个角色，然后以并行模式启动它们。最后，它会整合所有智能体的独立分析结果，生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。

证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

检测测试覆盖率缺口

用于检测代码的测试覆盖率缺口。该工具分析代码路径，识别出缺乏足够单元或集成测试的代码区域，并生成具体的测试建议。适用于功能开发后进行代码质量评估，或用户需要了解哪些代码部分需要进一步测试。

tinystruct 框架开发模式

tinystruct-patterns

本文档介绍了使用 tinystruct Java 框架构建应用程序模块或微服务所遵循的架构和实现模式。它涵盖了路由、上下文管理、使用Builder进行JSON处理以及同时支持CLI和HTTP双模式的开发实践，帮助开发者构建轻量级、结构化的应用。

响应深度与令牌预算控制

token-budget-advisor

该技能能够在AI生成答案前进行拦截，让用户主动控制所需回答的深度、长度和令牌预算。它通过分析用户输入和内容复杂性，估算出最佳的响应范围，并引导用户选择合适的详细程度（如25%的简洁版、50%的适度版等），确保输出结果精准符合预期。

智能交易历史回测及签名

trader-backtest

使用高性能的`neural-trader`引擎执行全面的历史回测，支持前视验证和多指标计算。该工具的核心价值在于利用Ed25519加密算法对回测结果进行签名，为从研究验证到实盘部署提供不可否认的防篡改证据，是量化交易流程的关键安全环节。

云端重载交易回测

trader-cloud-backtest

该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。

投资组合优化与再平衡

trader-portfolio

本技能提供了一个完整的投资组合优化流程，利用均值-方差引擎和神经网络模型。它可以根据设定的风险目标，计算出最优的资产配置权重，并进行全面的风险评估。最终生成详细的再平衡交易计划，实现专业的量化投资管理。

共轭梯度投资组合优化求解器

trader-portfolio-cg

该技能用于执行均值-方差投资组合优化。它采用共轭梯度（CG）方法高效求解资产权重（Σ · x = μ）。相比传统的Neumann级数方法，该实现速度更快、数值更稳定。输入包括协方差矩阵和预期收益向量，输出最优资产权重，并记录详细的执行过程和性能指标。

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