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递归决策与证据追踪系统

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这是一个用于管理复杂、迭代、高风险决策流程的结构化框架。它要求建立一个详细、可审计的“账本”，记录每次迭代的先验结果、新输入、搜索空间指标和决策标记。该系统强制建立严格的证据追踪链，并将默认模式设置为安全、预演模式，确保信心建立在可验证的、循序渐进的证据之上。

Redis核心应用模式与最佳实践

本指南提供了Redis在后端开发中的最佳实践和核心应用模式。内容涵盖了从应用层缓存（Cache-Aside, Write-Through）到分布式系统关键功能，包括限流、分布式锁、以及可靠的消息队列（Pub/Sub和Redis Streams），帮助开发者构建高可用、高性能的生产级系统。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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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。

React视频创作最佳实践

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本技能集提供了使用Remotion和React进行视频创作的最佳实践指南。内容涵盖了从三维渲染（Three.js）到复杂动画、音频同步、数据图表、字幕显示和场景过渡等所有高级功能，适用于需要专业级视频制作流程的场景。

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。

研究发现综合报告生成

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本工具用于将记忆中积累的深度研究发现进行系统性整合，生成结构化、可操作的综合报告。它能自动对证据进行等级划分、解决研究中的矛盾点，并输出包含执行摘要、关键发现、局限性和可操作建议的完整报告，帮助用户将原始数据转化为战略洞察。

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。

模型网关：多模态大模型路由

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sickn33/antigravity-awesome-skills

RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。

Ruflo健康检查与修复工具

该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态，并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令，可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题，确保环境稳定。

Rust惯用法与最佳实践

深入学习Rust的惯用法和最佳实践，掌握所有权、生命周期、错误处理（`anyhow`/`thiserror`）、枚举模式匹配、Traits与泛型等高级特性。适用于构建安全、高效、可维护的高性能Rust应用。

Rust测试全套模式

本指南系统介绍了Rust的完整测试模式，遵循TDD方法论，帮助开发者编写可靠且易维护的代码测试。内容涵盖单元测试、集成测试、异步测试、基于属性的测试、Mocking以及错误和Panic处理，适用于提升Rust代码质量和测试覆盖率的开发者。

安全扫描：防护提示注入与攻击

该工具用于对所有不可信输入（如用户提交、API载荷）进行全面的安全扫描。它可以检测提示注入、越狱尝试、指令覆盖攻击和敏感内容等各类安全威胁。它不仅提供基础的安全校验，还支持深度分析、全面扫描以及使用检测到的威胁来训练防御模型，是构建安全AI应用的关键组件。

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