alphaear-logic-visualizer
alphaear-logic-visualizer 是一个用于生成投资逻辑与信号传导链可视化图表的技能,可产出 Draw.io XML 兼容图表,帮助解释复杂的金融传导链与逻辑流。
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更新于 11-15 00:13
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alphaear-logic-visualizer 是一个用于生成投资逻辑与信号传导链可视化图表的技能,可产出 Draw.io XML 兼容图表,帮助解释复杂的金融传导链与逻辑流。
读取 RSS、Atom、JSON Feed 并输出按日期排序的条目列表,还能从普通网页 URL 自动发现其背后的订阅源。仅用标准库,无需安装,不抓取全文。
将技术文本改写为 ASD-STE100 简化技术英语的 Hermes 技能,用于文档、运行手册和错误信息,通过受控语言规则减少歧义与 AI 文风。
Cloudflare Workers 核心技能文档,涵盖 TypeScript 处理器、wrangler.jsonc 配置、密钥管理与 Service Bindings 微服务通信,适合创建和配置 Workers 应用。
Cosmos3 推理技能,指导用户运行 Cosmos3 图像与视频生成,涵盖离线批量生成、基于 Ray 与 Gradio 的在线服务、并行配置、输入格式与采样参数,并指向相关文档与排错技能。
面向 NVIDIA VSS Alerts Blueprint 验证模式(2d_cv)的技能文档,说明如何将 vss-rt-cv 的 DeepStream 主检测器(默认 GDINO 或 RTDETR)替换为任意 ONNX 模型,涵盖 ONNX 导出、自定义 bbox 解析器、nvinfer 配置与 compose 挂载。
用于脚手架生成 RTVI CV 感知微服务的技能:基于 DeepStream 运行 YOLO26 主推理与跟踪器,把检测元数据转成 VSS protobuf 并发布到 mdx-raw Kafka 主题,通过 VSS 组合配置档接入 Search、Alerts 与行为分析流程。
用于在 meta 张量上检查 Hugging Face 解码器层,并按目标部署的每 rank 形状规划或运行 BF16、FP8、NVFP4 的 GEMM 与融合 MoE 微基准测试,附带脚本。
NVIDIA NV-Tesseract 多元时间序列预测微调技能,基于 Transformer 与自监督预训练,支持标准推理、DARR 上下文增强 kNN 检索及可解释性分析,可通过本领域数据微调预测头。
通过 Things 3 的 CLI、URL scheme、MCP 或邮件等不同方式读取、捕获、安排和更新任务与项目。优先在能用命令行时使用 things CLI 直接读写本地数据库;无 CLI 时按是否有 MCP、用户能否打开链接或是否完全无人值守选择相应方式。
skill-refine 是一个用于评分并改进产物的技能,原名 skill-refine,源自 nyldn/claude-octopus 仓库。它通过冻结评分标准(rubric)、邀请独立模型打分、实施编辑并有限次重新评分的工作流,对文本、代码、计划等产物进行质量提升。该技能最初为 Claude Code 设计,后适配 Codex CLI,依赖插件根目录中的脚本和辅助工具。运行默认目标为95/100分,最多5轮改进、30分钟、14次外部模型调用,使用 Claude 和 Codex 作为独立评审。支持只读评审或实施改进两种模式,强调不可伪造评分、不可绕过安全限制,并记录完整迭代轨迹。
bm25 是一个命令行内容检索技能,基于 xhluca/bm25s 对指定文本语料进行 BM25 相关性排序搜索。支持本地目录、uploads、project 及 GitHub 仓库等语料来源,可一次查询多条、过滤文件、输出 JSON,并带会话级磁盘缓存。
Pendle Finance 收益代币化插件,用于买卖固定收益 PT、交易 YT 收益代币、提供或移除 AMM 流动性,以及铸造或赎回 PT+YT。支持 Ethereum、Arbitrum(默认)、BSC、Base 链。
Caveman 是一种超压缩沟通模式,用于让 AI 以类似“聪明原始人”的极简风格回复。它通过删除冠词、填充词、客套话和模糊表达,在保留全部技术准确性的前提下,将 token 使用量削减约 75%。触发后会在后续每次回复中持续生效,直到用户明确说“stop caveman”或“normal mode”。技术术语、代码块和错误信息保持原样不变。适用于希望减少冗余、加快阅读、降低 token 消耗的技术对话场景。
用于评估 GitHub bug 报告是否具备可操作性:判断问题是否属于 bug、描述是否清晰、能否复现,并指出缺失信息、给出建设性反馈。
女娲造人是一套用于生成人物或主题思维框架Skill的流程:输入人名、主题或模糊需求,经深度调研与框架提炼,产出可运行的SKILL.md。支持明确人名直接蒸馏与模糊需求诊断推荐两种入口,包含本地语料优先、更新已有Skill等模式。
该技能用于在代码库中寻找“深化”机会,把浅模块重构为深模块,以提升可测试性与 AI 可导航性。它依据 CONTEXT.md 的领域语言和 docs/adr/ 中的决策,生成可视化 HTML 报告并引导进一步设计讨论。
to-issues 是一个技能,用于把计划、规格或 PRD 拆解为项目 issue 跟踪器中可独立领取的 issue,采用 tracer-bullet 垂直切片方式。适用于用户希望将方案转化为可执行任务时。
面向 OpenTelemetry Collector YAML 的技能:判断是否值得拆分配置文件,并在确有必要时按信号、组件、环境覆盖或嵌套方式拆分,同时用合并校验与解析等价对比验证结果。
用于组织与优化 monorepo 的专家型技能,覆盖 Turborepo、Nx、pnpm workspaces、任务编排、缓存与依赖管理,强调共享代码单一来源、依赖版本统一与快速 CI。
Local Backlog Manager 是一个将已批准的功能规格(tasks.md)发布到本地文件系统跟踪器的技能,在 documentation/tracker/ 下按史诗、故事、任务生成结构化 markdown 工作项文件,并维护 ticket map 与看板视图,适用于没有 JIRA/Linear MCP 的本地工作流。
用于查询股票、ETF、指数、外汇及部分加密货币报价与历史数据的技能,支持本地自选列表、缓存和提供商回退,适合快速查价与轻量跟踪。
面向产品经理的综合工具包,提供RICE优先级排序、客户访谈分析、PRD模板、发现框架与上市策略等。包含rice_prioritizer.py与customer_interview_analyzer.py两个Python脚本,支持文本、JSON、CSV输出,便于与项目管理及分析工具集成。
面向产品负责人的战略工具包,提供 OKR 级联生成、市场分析、愿景设定与团队扩展等能力,核心为 okr_cascade_generator.py 脚本,可按成长、留存、营收、创新、运营五种策略生成公司到团队的 OKR 并输出对齐评分。