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更新于 10-19 00:11

智能体与模型

24,124 个结果

fal-workflow

fal-workflow 是一个用于生成 fal.ai 工作流 JSON 文件的技能工具。它帮助用户把多个 AI 模型串联成复杂的生成流水线,并产出可直接使用的、生产级的工作流配置。工作流通过节点描述模型调用与结果输出,支持文本到图像、图像到视频等多步骤组合生成。工具强调 JSON 结构规范,例如仅允许 "run" 和 "display" 两种节点类型,变量引用必须为完整值、节点依赖必须与引用一致等,以减少常见错误。可通过命令行脚本或 MCP 工具两种方式调用,并提供模型参考、常见模式、代码示例和故障排查等参考内容,附带输出前的检查清单,适合需要搭建多模型管线、自动化生成流程的开发者使用。

智能体与模型218 次安装

autoresearch

autoresearch 是一个用于“自动研究”与“过夜或循环优化 X”的技能,来自 paulrberg/agent-skills。它专注于规划有边界、可衡量的实验批次,并通过 orchestration 编排机制委派执行,而非由父级直接实现。父级负责研究决策与编排:维护会话契约、综合证据、选择与排序假设、做出停止决定,并可委托只读的仓库调查;研究工人返回证据而非假设或计划。实现工人执行父级提供的、按顺序排列的假设批次,默认顺序搜索只用一个工人,并将多个相关假设打包进一份简报,仅在假设相互独立、依赖波次需要或简报超出规模限制时才拆分。该技能强调一致度量、只保留经验证的改进,并在明确的资源或收敛限制处停止。

智能体与模型218 次安装

tf-best-practices

tf-best-practices 是 AWS agent-toolkit 中面向“生成 AWS Terraform”场景的一项技能,本质上是共享的编写指南与只读策略闸门,而非独立工作流。它服务于两件事:编写前回答“生成的 terraform/ 必须满足哪些安全基线”,编写后回答“生成的 terraform/ 是否通过策略检查”。其边界非常明确:本单元只产出裁决,不做任何修改,唯一写入面是被要求输出的 JSON 裁决。它不会编辑、格式化或重写任何 .tf 文件;不会读写 .phase-status.json 或运行状态文件;不决定阶段能否完成;也不向用户提问。实际调用方(如 gcp-to-aws 与 heroku-to-aws 的 Generate 阶段)负责修复重试循环、terraform fmt 自动应用、提示与阶段完成闸门。它按调用方所处触点路由:写前加载安全姿态规则,写后加载验证协议并运行只读策略脚本。所有规则均为纯 AWS Terraform、与源云无关,需调用方传入的信号(如合规框架声明)由调用方提供。

智能体与模型216 次安装

hz-quest-verify-first

该技能是一项面向 Meta Quest VR/MR 头显(Quest 2、Quest 3、Quest 3S、Quest Pro)相关问答与代码编写的强制前置核查流程。它要求在任何涉及 Quest、Horizon OS、Meta SDK、OVR、OpenXR(Quest 端)、手部追踪、透视、锚点、场景网格、投屏、眼动/身体追踪、平台合规或商店政策等话题之前,先通过 metavr MCP 工具或 metavr CLI 检索 Meta 官方文档,验证 API、包名、命名空间、AndroidManifest 权限项与商店政策等具体事实,并核查用户实际连接的设备与应用环境,避免因训练数据过时导致幻觉。技能给出了按构建路径分类的索引表(标准 Android、Meta Spatial SDK、Unity、Unreal Engine、原生 OpenXR、WebXR),并规定了对应的验证步骤、常用工具(vr_docs_search、vr_docs_get_page、device、app、files、run、cli_help)与反模式清单。

智能体与模型216 次安装