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全面上下文加载协议

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sickn33/agentic-awesome-skills

该协议旨在强制AI在执行任何复杂的代码任务前，必须进行全面的上下文审计。它要求AI必须阅读所有相关的代码文件，识别架构上的盲点，并输出详细的系统工作原理描述。该协议特别适用于多文件修改、系统设计和调试，确保AI不会基于猜测进行操作，极大地提高了代码的准确性和可靠性。

团队协作任务管理

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该技能支持将批准的工作分配给专业的 RuFlo 角色，并保持任务状态同步。涉及创建具有单一交付物和负责人的小任务，尊重依赖关系且不重复任务。用户需标记任务为已认领、阻塞或完成，确保结果和证据被记录。任务文本不能直接触发外部操作。

启动智能团队规划

根据已审阅目标规划并创建有边界的 RuFlo AI 团队、运行与任务，明确角色、预算和风险，且不产生外部副作用或执行任意命令。

AI 团队进度监控

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此技能用于监控 AI 团队的进度、阻塞点和任务归属。它总结已完成、活跃和阻塞的工作，区分断言与验证证据，并向用户展示下一步决策。确保预算报告准确，不声称未验证的执行。

开放维京看板任务管理

volcengine/OpenViking

在 OpenViking 看板中管理任务，使用 Markdown 文件存储任务状态和上下文。支持任务在代理间交接、进度追踪及证据归档。通过 ov CLI 读写任务，适用于需要暂停并由不同代理继续协作的工作流，确保上下文不丢失。

审查团队交付成果

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该技能用于审查 AI 团队成果是否符合验收标准，利用证据包进行比对。涉及检索任务工件，区分已验证事实与代理断言，并识别缺失工作。仅在所有标准均有证据支持时建议完成，同时准确报告预算而不作为强制收费。

Three.js 纹理指南

threejs-textures

sickn33/agentic-awesome-skills

一份关于在 Three.js 中加载、配置和优化纹理的全面指南。涵盖纹理类型、UV 映射、环境贴图、立方体贴图、HDR 工作流和纹理设置。适用于涉及图像、UV 坐标、表面细节和材质输入的任务。

Todoist任务自动化管理

todoist-automation

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本工具提供了一套全面的Todoist自动化管理解决方案。用户可以程序化地管理完整的任务生命周期，包括创建、更新、完成和删除任务。此外，它还支持通过管理项目和任务节来构建结构化的组织体系，适用于将待办事项管理流程集成到自动化工作流或业务系统中的场景。

TokenWise：测量驱动的模型路由器

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这是一个智能任务分发器，根据任务复杂度自动选择成本最低的Claude模型（Haiku/Sonnet/Opus）。它能记录每次任务的真实Token和成本，并通过A/B测试功能验证模型分级决策，确保用户能够精确控制和审计API调用成本。

开发任务流管理指南

track-management

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本技能提供关于Conductor任务流（tracks）的完整生命周期管理指南。任务流是组织功能、缺陷和重构等工作单元的逻辑载体。它指导用户进行任务的创建、规范撰写、规划制定和状态管理，确保开发过程具备高度的结构化和可追溯性。

训练句子Transformer模型

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训练或微调SentenceTransformer、CrossEncoder和SparseEncoder模型，用于检索、相似度计算、聚类、分类、重排序和嵌入任务。提供生产就绪的训练模板，包含适当的损失函数、评估器和训练配置，适用于双编码器、重排序器和稀疏向量模型等多种NLP任务。

Trigger.dev 专家

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针对 Trigger.dev 的专家指导，涵盖后台任务、AI 工作流和基于 TypeScript 的可靠异步执行。帮助用户实现定时任务、长时间运行的操作和集成。

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