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搜索 LLM ，共找到 512 条记录
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面试速查表生成器

interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
314
针对特定机器学习或大语言模型主题，生成包含公式推导、PyTorch 实战代码、对比表格以及 25 道高频面试题（分 L1/L2/L3 难度）的完整中文面试速查表。适合面试备考与重点技术复习。
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从 OpenAPI 生成 MCP 服务器

openapi-to-mcp
mcp-use/mcp-use
409
使用 mcp-use TypeScript SDK 将 OpenAPI 或 Swagger 规范转换为 MCP 服务器，把 REST 接口映射为 LLM 可调用的工具，并支持 zod 校验、认证配置、本地测试与一键部署。
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捕获Git差异文本

git-diff
opensquilla/opensquilla
146
该技能提供了一个直接的Shell调用接口，用于捕获当前的Git差异（包括暂存区、工作目录或文件列表）为原始文本。它专为需要在无LLM代理循环开销的情况下获取仓库差异的工作流设计，性能远超传统的子代理调用。
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技能使用历史查询器

history-explorer
opensquilla/opensquilla
75
该工具查询和分析每轮的决策日志，聚合了技能的共现模式、元技能使用统计以及路由固定语料库。它返回结构化的JSON摘要，用于分析历史技能调用模式，帮助用户了解自身的使用习惯，并为下游大型语言模型提供高质量的输入数据。
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简单HTTP数据抓取工具

http-fetch
opensquilla/opensquilla
380
本工具是一个用于通过HTTP/HTTPS抓取单个URL内容的轻量级实用程序。它支持GET、POST、PUT和DELETE等多种请求方法，并配置了超时和最大字节数限制。它非常适合在工作流（DAG）中执行简单的数据获取步骤，相比复杂的LLM代理调用速度更快。不适用于复杂的网页爬取或JS渲染。
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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
206
专业的PDF结构化操作工具，用于执行程序化、确定性的PDF处理任务。功能包括从PDF中提取文本和表格、合并多个PDF文件、按页码范围拆分文档、填写PDF表单字段，甚至根据JSON数据生成全新的PDF。适用于需要精确、字节级操作的场景，而非自然语言重写。
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元技能冒烟测试工具

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
447
本工具是一个内部系统组件，用于对候选元技能进行冒烟测试。它通过模拟元解析过程，利用LLM生成的正向（G3）和负向（G4）测试用例，来验证所提交技能的结构完整性和系统鲁棒性，确保跨供应商环境下的兼容性。
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委派子代理完成任务

sub-agent
opensquilla/opensquilla
455
本技能提供了一个通用的入口点，用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型（如Codex、Claude Code、Pi）驱动的子代理。它适用于元技能流程图（DAG）中的步骤，执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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静态片头标题卡片生成

title-card-image
opensquilla/opensquilla
395
用于高效生成高质量的静态片头或片尾标题卡片PNG。该工具支持在纯色背景上居中显示主标题和副标题，并能利用托管或平台CJK字体进行精确渲染。其具有字形验证机制，确保输出专业且稳定，非常适用于短剧或视频内容的开场和结束画面。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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AI产品设计与规划画布

ai-product-canvas
mohitagw15856/pm-claude-skills
234
该画布提供了一个全方位的AI产品开发框架。它要求从用户问题定义、模型选择、数据治理、性能评估、用户体验设计到负责任AI检查清单等多个维度进行系统性思考，确保AI项目具备商业价值和技术可靠性。
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多模型共识决策流程

llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
111
本技能实现了LLM委员会（Council）机制，用于对复杂难题进行多角度深度分析。核心流程包括：多个LLM并行独立回答、模型之间相互排名，以及由指定主席LLM进行最终综合提炼。它能确保输出结果权威、全面，适用于需要多方视角达成共识的场景。
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