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音乐与歌唱工作室
music-and-singing-studio
opensquilla/opensquilla
195
本技能是一个专业的音频生成工具,能够根据用户需求,创作出高质量的纯音乐(BGM)、广告配乐、以及带有人声的完整歌曲。它支持生成原创歌词和配乐,适用于需要多样化音频素材的内容创作者,确保输出的是可播放的音频成品。
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AI 音乐歌曲生成器
music-generation
bytedance/deer-flow
128
本技能允许用户通过高级AI API生成完整的歌曲,无论是人声演唱还是纯器乐。用户只需提供结构化的JSON规格,即可详细描述所需的风格、情绪、场景和可选歌词。非常适用于为创意项目制作背景音乐、主题曲或广告配乐。
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AI图像生成与编辑工具
nano-banana-pro
opensquilla/opensquilla
281
本工具用于根据文本提示生成高质量的单张图片(文生图),或对现有图片进行编辑(图生图)。它通过OpenRouter调用AI模型,支持自定义宽高比和分辨率,非常适用于概念艺术创作、产品渲染或需要单个视觉素材的场景。
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自然语言PDF编辑工具
nano-pdf
opensquilla/opensquilla
56
nano-pdf是一个强大的命令行工具,用于编辑PDF文档。它允许用户通过输入自然语言指令(例如:“将标题改为X,并修复Y”)来修改PDF的特定页面内容。这极大地简化了复杂的PDF内容修改流程,实现了自动化文档处理。
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NotebookLM命令行与API专家指南
nlm-skill
jacob-bd/notebooklm-mcp-cli
167
本技能提供了一份关于程序化集成NotebookLM的专家指南,涵盖了`nlm`命令行接口(CLI)和MCP工具的使用。它指导用户如何自动化工作流程、管理笔记本、添加各种来源(如URL、视频、文档),并生成报告、测验、思维导图、视频等多种复杂内容。适用于需要深度研究和流程自动化的开发场景。
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KubeSphere应用商店应用管理
openpitrix
kubesphere/kubesphere
468
本指南详细介绍了KubeSphere的OpenPitrix应用管理系统,覆盖了应用从模板创建、仓库同步、版本审核到最终部署的整个生命周期。用户可以使用本指南解决App Store相关的应用管理问题,包括理解KubeSphere的资源对象(如Application, ApplicationRelease)和后端API调用。
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生成学术论文摘要
paper-abstract-author
opensquilla/opensquilla
67
该工具用于为已完成的学术研究论文撰写高质量摘要。它能够接收论文主体内容,并根据设定的偏好和要求,提炼出论文的核心问题、研究方法、主要发现和学术意义。输出结果为纯LaTeX格式的摘要片段,确保摘要的专业性和准确性。
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论文引用与论点规划器
paper-citation-planner
opensquilla/opensquilla
244
这是一个学术论文预规划工具。它帮助用户在撰写各章节之前,将论文中的关键论点(claims)预先与现有的参考文献(BibTeX keys)进行结构化的匹配和分配。它强制执行引用密度和引用角色(如背景、方法、局限性)的规则,确保论文的论证流程严谨且完整。
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模拟实验数据生成器
paper-experiment-stub
opensquilla/opensquilla
184
这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语,并根据该主题计算出一个唯一的哈希值,稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式,无需真实的科学数据支持。
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结构化学术论文大纲生成器
paper-outline-author
opensquilla/opensquilla
334
本工具旨在为学术研究生成一份结构严谨、内容详实的五部分论文大纲。用户只需提供研究主题、写作偏好和参考文献,即可获得包含摘要、引言、方法、结果和讨论等关键部分的骨架,为撰写长篇深度研究论文(预期6,500-8,000词)打下坚实基础,确保内容具有足够的专业性和可扩展性。
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学术论文撰写与排版助理
paper-pdf
opensquilla/opensquilla
458
这是一个元技能,用于管理整个学术论文撰写工作流。它可以从提取主题、确定篇幅到草稿撰写、引用管理和最终的LaTeX/PDF编译等多个步骤。支持快速的草稿模式(COMPACT_SKELETON)和完整的出版级手稿(FULL_MANUSCRIPT),适用于需要结构化帮助撰写研究论文或学术手稿的用户。
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结果CSV到PDF绘图
paper-plot-stub
opensquilla/opensquilla
482
该工具用于读取包含实验结果的CSV文件(包含x轴数据、基线模型数据和当前模型数据)。它利用matplotlib库生成一个双线对比图,并将结果直接输出为PDF格式文件。适用于学术论文的实验结果可视化和比较展示。
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