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共找到 206 个 Skills
用于自动化数据科学任务的自适应多Agent框架，具备规划、执行和验证功能
设置并管理本地Skill，实现自动匹配与调用
统筹协调5个新闻抓取Agent并行运行，从15个顶级商业新闻网站收集头条新闻的主导协调器
为包含研究、规划和执行阶段的Claude-to-Claude流水线创建优化提示词。适用于构建可生成供其他提示词使用的输出的提示词，或运行多阶段工作流（研究→规划→实施）的场景。
通过启动多个并行子Agent来同时完成任务，从而执行计划文件。通过明确的"/parallel-task"命令触发。
提供关于如何创建、架构、安装和审核Agent Skills、Plugins、Antigravity工作流以及子Agent的相关信息。当需要该生态系统的规范、规则或最佳实践时可触发此内容。
路由问题：通过确定性控制平面运行自动化流程，该平面从注册表中选择Agent与模型，可协调多个安全并行的Agent，并执行统一的run-agent运行器。
将Claude技能转换为ChatGPT Project格式（提示指令 + 1个.docx格式的知识文件）。当用户提及“转换为ChatGPT”、“ChatGPT项目”、“导出技能”、“GPT指令”、“技能转提示词”或“技能转GPT”时使用。
创建高效技能的指南。当用户想要创建（或更新现有）技能，以通过专业知识、工作流或工具集成扩展Claude的能力时，应使用本技能。
在5dive运行时虚拟机上使用本地`5dive` CLI来生成、检查、向兄弟代理发送消息以及销毁它们。当用户需要工作代理、子代理、辅助任务、并行运行、扇出任务或进行委托时，或者提到某个兄弟代理（如“询问X”“Ping X”“告知X”“转交X”“与X协作”）时触发该操作；先通过`5dive agent list --json`确认该代理存在，再执行`agent send`。此外，该CLI还可用于检查/重启/配对现有代理、生成机器可读的健康检查报告（`5dive doctor --json`、`5dive selfcheck --json`）、查看任务的因果历史（`5dive trace <id|DIVE-N>`）、查看每个别名对应的当前模型ID（`5dive models`）、查看主机共享任务队列和组织架构图（`5dive task`、`5dive org`）、将多任务工作归到一个项目下（`5dive project add`、`task add --project`）、设置周期性/计划任务（`task add --recurring`、`5dive heartbeat`）、将问题提交给人工处理（`task need`，通过`--tier`设置风险等级）或暂停任务（`task park --wake`）、搜索团队积累的记忆/知识库（`5dive memory search`）或向其中添加持久化内容（`5dive memory add`）、查看集群健康状态/令牌消耗/每日站会内容（`5dive supervisor`、`5dive usage`、`5dive digest`）、构建或编辑多代理循环——包括每个步骤自动转交且可选人工审核的中继循环（`task loop start`/`loop ls`），或者创建“创作者→审核者”的审查循环（`task add --verifier`、`task reject`、`task loops`），亦或是将结果分解为受管控的任务DAG（`5dive goal add`）；从代理市场雇佣现成的角色代理（`5dive market`、`5dive hire --from-market`）或解雇代理（`5dive fire`）、声明式集群管理（`5dive up`、`5dive team import`）、托管CrewAI团队（`5dive crew`）、控制其他已注册主机上的代理（`5dive fleet`）、运行绑定实时指标的自导向目标（`5dive objective`、`objective replan`）、发起治理投票（`5dive council convene`、`council gate-clear`、`council schedule add`用于周期性发起）、使用入职向导（`5dive company`），或者委托推送GitHub代码以供审查（`5dive push`，需要先执行`agent create --can-push`）。当请求来自聊天频道（Telegram/Discord `<channel>`标签）且应由其他代理处理时，通过`--reply-to-chat=<id> --reply-to-msg=<id>`传递聊天上下文，让目标代理通过自身机器人回复——不要中转消息。始终优先使用`5dive`而非手动运行编码类CLI。
逐镜头检查多个参考视频或基准视频，为每个来源独立记录可观测的视觉和音频证据，然后将其反复出现的短视频风格规则、一次性细节、模仿边界和生成器风险整合为一份易于人类阅读的Markdown报告。当参考素材定义了所需的制作语言时，可在构建图像提示、设计视频请求架构、创建Seedance工作流或批量媒体生成前使用此方法。
NotebookLM CLI（`nlm`）专家指南——这是Google NotebookLM的命令行界面。当用户希望以程序化方式与NotebookLM交互时使用本技能，包括：创建/管理笔记本、添加来源（URL、YouTube、文本、Google Drive）、生成内容（播客、报告、测验、抽认卡、思维导图、幻灯片、信息图、视频、数据表）、开展研究、与来源对话，或自动化NotebookLM工作流。当提及“nlm”、“notebooklm”、“notebook lm”、“播客生成”、“音频概述”或任何与NotebookLM相关的自动化任务时触发。