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清理Context Mode知识库。永久删除所有已索引内容并重置会话统计数据。此操作具有破坏性且无法撤销。触发命令：/context-mode:ctx-purge
将Philip Tetlock的超级预测（Superforecasting）框架应用于商业决策、投资论点或战略问题。生成一组专业Agent团队——校准师（Calibrator）、分解师（Decomposer）、更新师（Updater）、魔鬼代言人（Devil's Advocate）、记分员（Scorekeeper），每个角色负责应用超级预测方法论中的不同环节。主导角色会将各角色的分析整合为经过校准的概率估算结果，包含可计算Brier分数的预测、明确的基准率，以及用于长期跟踪评分的问责机制。当用户说出“用tetlock分析这个”“概率是多少”“我该有多大信心”“预测这个”“校准这个”，或是提出商业论点并希望进行概率压力测试，或是想要将超级预测应用于决策时，均可使用该工具。它可独立运行，也可在/munger工具之后运行。
适用于对关键任务要求极高精度的场景——比如生产环境部署、安全敏感代码、财务计算，或任何不容许出错的工作。
审计多Agent系统（Claude Code、OpenClaw、Hermes、OpenCode）中的token浪费情况。检测闲置消耗、模型路由错误和配置冗余，估算可节省的资金。
信息提问机。给一篇文章/论文/书，把核心观点抽成 Q-A 对——Question 切要害，不教科书；Answer 简洁清晰，有形式化收口，逻辑链完整。读者顺 Q 链走过，每个 A 砸下一枚钉子，复现作者整套推理。Use when user says '问答', 'Q&A', 'QA', '提问', '抽取问题', '/ljg-qa', or shares an article/paper/book and asks for Q-A extraction. Triggers when the user wants ideas extracted not as a summary but as a sequence of incisive questions with answered. NOT FOR FAQ generation, glossary creation, or comprehension quizzes — this is intellectual scaffolding, not study aids.
小说内容润色优化，适用于用户说"帮我润色这段小说"、"改下文笔"、"优化章节节奏"、"强化这个爽点"、"让对话更自然"、"把这段写得更爽"、"优化小说文笔"、"调整章节节奏"、"让对话更真实"、"帮我改下这段内容"、"润色小说"、"优化爽点"、"提升文笔"、"让这段更有代入感"等需求，提供3级润色等级，专注文笔与内容层面优化，支持风格适配、节奏收紧、爽点强化、对话优化等专项优化，**润色结果直接修改 chapters/ 目录，修改前自动备份到 .sumeru/write/original/**，**批量润色时使用子Agent并行处理，每个Agent最多负责3个章节**
当Agent需要加入Vara Agent Network时使用——扫描生态系统并决定构建内容（agent-create）、完成参与者与应用的入驻、发布聊天消息、设置身份卡片、发布公告、监听并回复提及消息、解析句柄。涵盖主网中地址为0x19f27f4c…0b353f3的程序提供的Registry/Chat/Board服务。请勿用于构建底层Sails程序（请使用vara-skills）或执行通用Vara钱包操作。
Mem0 CLI——用于mem0内存操作的命令行界面。触发场景：用户提及“mem0 cli”、“mem0 command line”、“@mem0/cli”、“mem0-cli”、“pip install mem0-cli”、“npm install -g @mem0/cli”，或在终端/Shell中运行mem0命令（mem0 add、mem0 search、mem0 list、mem0 get、mem0 init、mem0 config、mem0 import）。当查询包含--user-id、--output、--json、--agent等CLI参数，或描述bash/zsh/终端/Shell使用场景时也会触发。不触发场景：用户询问Python/TS代码中的程序化SDK集成（使用mem0技能），或Vercel AI SDK提供商相关问题（使用mem0-vercel-ai-sdk技能）。
Calibre命令行界面 - 一个有状态的CLI封装工具，用于电子书库管理、元数据编辑和格式转换，基于真实的Calibre工具（calibredb、ebook-convert、ebook-meta）构建...
通过OpenAI TTS API实现低延迟流式文本转语音——自适应句子分块、并发请求流水线、六种语音选项。
Internal sub-skill for job-hunt suite. Parses JD information from user-provided screenshots of any job platform (Boss直聘, 智联招聘, 前程无忧, 猎聘, etc.) and writes structured JD markdown files to jd-pool. Do NOT invoke directly — use the job-hunt main skill instead.
利用会话追踪（session traces）和Data Cloud分析生产环境中的Agentforce Agent行为。触发场景：用户查询STDM会话数据或Data Cloud追踪记录；调查生产Agent的故障、回归或性能问题；询问会话追踪、对话日志或Agent指标；希望在预览环境复现已上报的生产问题；执行findSessions或追踪分析查询。不触发场景：用户在开发过程中创建、修改或调试.agent文件（请使用agentforce-generate）；编写或运行测试用例（请使用agentforce-test）；使用sf agent preview进行本地开发迭代；部署或发布Agent。