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共找到 118 个 Skills
当使用Gemma构建应用程序，或针对Gemma模型的通用知识咨询（如提示词结构、功能特性）时，触发此技能。内容涵盖模型选型、开发流程以及部署最佳实践。
使用Google Gemini Omni Flash（`gemini-omni-flash-preview`）生成并以对话式方式编辑短视频。适用于以下场景：(1) 使用自然语言编辑迭代剪辑，而非重新生成（例如“让手机消失，其他内容保持不变”）；(2) 生成带有合成音频、屏幕渲染文本或时间码节拍的3-10秒720p剪辑；(3) 通过<FIRST_FRAME>/<IMAGE_REF_N>提示标签将参考图像绑定到角色；(4) 编辑已上传的现有视频。可通过项目的GEMINI_API_KEY/GOOGLE_API_KEY访问`gemini_omni_video`工具——该密钥与Imagen和Google TTS通用。
基于双模型辩论的GitHub PR或GitLab MR评审，以行内评论形式发布。适用于任何PR/MR评审请求。
在训练前了解getitune库（Geti训练库）支持的模型、食谱和任务。适用于用户询问可用模型有哪些、如何列出食谱、如何按任务或名称模式过滤、`list_models(...)`和`getitune find`的用法，以及如何解决“模型名称匹配多个任务”的错误。涵盖分类、检测、实例/语义分割和关键点检测食谱。
使用seekdb-cli通过Shell命令与seekdb/OceanBase数据库交互。适用于以下场景：(1) 使用SQL查询数据库，(2) 探索表结构和模式，(3) 分析表数据分布，(4) 推断表间关系，(5) 管理向量集合与语义搜索，(6) 添加/导出集合数据，(7) 管理AI模型，(8) 检查数据库连接状态，(9) 通过命令行执行任何数据库操作。
查询OpenRouter的Benchmarks API以获取模型基准排名和分数。当用户询问基于基准的模型选择、按编码/智能/Agent能力划分的模型排名、Artificial Analysis或Design Arena的ELO/胜率结果、基准引用，或者想要调用GET /api/v1/benchmarks时使用。当用户询问应为应用、产品、工作流或用例选择何种模型，且基准证据可为推荐提供参考或排除部分选项（包括创意写作、编辑、编码、设计、Agent类或智能密集型应用）时，也可与openrouter-models配合使用。请勿将其用于OpenRouter使用分析、账单/支出分析、生成元数据、供应商正常运行时间/延迟查询、无选择或基准相关性决策的通用模型定价/功能查询，或为本地应用创建评估套件。
在启动任何子代理（任务工具、后台代理、并行代理、最优N选、将工作委托给其他代理）之前，请阅读本文档。本文包含子代理的严格模型规则以及正确使用它们的共识原则。适用场景：启动子代理、生成代理、并行运行代理、将工作委托给子代理。
从运行中的LiteLLM代理删除模型。会要求输入模型名称或model_id，并在调用POST /model/delete接口前进行确认。适用于用户需要从LiteLLM代理实例中移除、删除或注销模型的场景。
借助腾讯Hunyuan3D系列模型生成3D资产——包括可自托管的开源权重模型（面向场景的Hunyuan3D-2.0/2.1以及HunyuanWorld / HY-World），以及需通过托管调用的闭源API版本（2.5、PolyGen、3.0/3.1，可通过腾讯云及第三方平台访问）。当任务涉及图像转3D或文本转3D网格生成、先形状后纹理（DiT + Paint / PBR）工作流、选择自托管还是托管API、查看社区许可证的地域限制（欧盟/英国/韩国）及百万月活商用门槛、为本地推理配置GPU/VRAM、集成ComfyUI，或对模型生成的网格进行审核与后处理（重拓扑、UV展开、网格简化）时，可使用本技能。本技能不适用于图像、视频或通用LLM任务。
计算并报告训练完成的医学影像模型符合任务要求的留出集指标——分割任务（Dice系数加上HD95或NSD等边界指标，按结构单独计算）、分类任务（AUROC、AUPRC，以及在部署患病率下带bootstrap置信区间的灵敏度/特异性）、检测任务（带指定IoU标准的FROC或mAP）、交互式/可提示分割任务（静态Dice未涵盖的交互次数、收敛性和单病例耗时维度），或生成式/图像合成任务评估（相似度指标加上仅靠相似度无法确立的下游任务有效性）——同时包含校准和亚组分析结果。输出单病例结果表，供analyze-stats工具转换为学术发表用表格，并依据Metrics Reloaded、CLAIM 2024及Park等人2024年的研究筛选指标（分割任务不使用像素准确率，不平衡数据下不使用单纯准确率，交互式方法不使用静态Dice，生成模型不做仅基于相似度的结论）。所有数值均来自代码执行结果，绝不手动输入。