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AI短剧视频生成器
meta-short-drama
opensquilla/opensquilla
65
这是一个元级技能,用于从简单的主题或提示词,自动生成完整的专业级AI短剧视频。它能智能推导出渲染风格、角色设定和镜头数量,撰写分镜脚本,确保所有镜头(包括主体身份和场景布局)保持高度一致性,生成全套视觉素材,并最终输出带有字幕和片头片尾的MP4文件。适用于需要快速、连贯、高视觉一致性内容叙事的创作者和市场营销人员。
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元技能创建与编排
meta-skill-creator
opensquilla/opensquilla
106
该元技能专用于编排和创建由多个现有技能组成的复杂工作流。它作为一个完整的治理层,引导用户进行意图澄清、触发器冲突检查和提案持久化。适用于提出多步骤、集成化的解决方案,不适用于简单的独立技能创建。
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工作簿洞察分析流程
meta-spreadsheet-insight
opensquilla/opensquilla
269
这是一个高级的自动化元技能,用于将原始电子表格数据转化为结构化的业务洞察。它能够读取整个工作簿,执行趋势和异常值分析,随后将结构化的分析结果写入新的“洞察”工作表,并将关键绩效指标(KPIs)持久化存储到记忆库中,实现了数据分析的完整闭环。
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堆栈跟踪错误诊断工具
meta-stack-trace-investigator
opensquilla/opensquilla
461
当用户提供堆栈跟踪、运行时错误或失败日志时,此工具会自动启动多阶段调查流程。它不仅能结构化解析错误信息,还会系统性地搜索代码库历史、相关Issue和代码差异,将所有证据汇集到一个结构化的调查报告中,帮助用户快速定位问题根源并解决Bug。
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智能全能旅行规划
meta-travel-planner
opensquilla/opensquilla
348
这是一个高级的行程规划工具,能够接收用户模糊的旅行需求(如目的地、天数、兴趣点),并通过多阶段流程来完善计划。它会自动集成天气查询、景点搜索和时间约束分析,最终产出一个详细、可执行的日计划或出差行程表,无论用于休闲还是商务。
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源数据支持的调研报告生成
meta-web-research-to-report
opensquilla/opensquilla
286
当用户需要一份有来源支持的、结构化的研究报告、市场简报或决策备忘录时使用。本技能会协调多步骤流程,完成需求推理、深度检索、报告撰写和可选导出,确保输出内容专业、有据可查,可用于商业决策或技术分析。
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网页内容生成PDF简报
meta-web-to-pdf-briefing
opensquilla/opensquilla
230
本技能可将任何研究主题自动转化为专业的PDF简报。它通过三步流程实现:首先利用多引擎进行网页搜索,其次将搜索结果提炼为要点摘要,最后将标题和摘要整合成美观、标准的A4 PDF文档,适用于快速生成报告和知识分享。
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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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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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技能元计划校验工具
skill-creator-linter
opensquilla/opensquilla
251
该工具用于在技能元文件注册前,对候选技能进行全面的结构和逻辑校验。它执行G1结构规则检查(解析、引用、模板变量)和G2调度器干运行,确保工作流的确定性、引用正确性以及模板变量的正确解析,最终输出详细的JSON诊断报告。
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技能提案管理系统
skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
372
这是一个内部工具,用于管理技能(meta-skill)的完整提案生命周期。它支持原子性写入新技能提案、列出提案状态,并在通过严格的门限测试(如 lint、烟雾测试和端到端测试)后,正式将提案启用为可用的技能。
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元技能烟雾测试代理
skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具,用于元技能创建流程。它通过模拟正向(G3)和负向(G4)烟雾测试,对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数,并返回JSON格式的结果,确保技能的有效性。
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