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共找到 342 个 Skills
运用零样本、少样本、思维链和结构化输出技术设计高效的LLM提示词。适用于构建需要可靠输出的LLM应用、实现RAG系统、创建AI Agent，或优化提示词质量与成本。涵盖OpenAI、Anthropic及开源模型，并提供Python/TypeScript多语言示例。
详细解释代码的工作原理。适用于理解陌生代码、复杂逻辑或系统架构的场景。
适用于优化Agent提示词、Frontmatter配置及工具权限限制的场景。
使用Google Gemini的Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）模型进行图像生成与编辑。 当用户提出以下请求时使用：“生成图片”、“创建图片”、“帮我做一张图”、“绘制”、 “编辑那张图片”、“更改颜色”、“移除背景”、“添加透明度”、“修改这张图片”、 “使其透明”、“更改风格”、“给图片添加文字”，或任何图像创建/处理任务。 支持文本转图像生成、图像编辑、多轮对话，以及通过差异抠图技术提取透明度。
针对Opus 4.6、Sonnet 4.5和Haiku 4.5优化Claude Code提示词，包含模型感知推理设置、上下文控制、安全工具使用以及简洁输出塑造。
结构化自主规划提示词
通过MCP（Gemini模型或兼容服务），使用结构化提示词、指定比例和校验机制生成适用于营销、UI或演示场景的高质量图像。
适用于使用Gemini模型生成图片时，包括选择Nano Banana 1/2/Pro版本、优化图片生成成本、编写图片提示词，或需要结合真实参考图片进行视觉定位的场景
一种用于提升LLM准确率的提示词重复技术，在70项基准测试中67%（47/70）的场景可实现显著性能提升，可在轻量级模型（haiku、flash、mini）上自动应用。
当任务包含多个可由独立Agent并发执行的无关联子任务时使用本技能。触发场景包括：分解后的工作包含2个及以上无数据依赖的子任务、子任务操作不同文件或代码库区块、串行执行时间显著长于并行执行时间，或者需要同时生成独立的分析结果或交付物。
构建以Agent为核心的应用程序。当你设计自主Agent、创建MCP工具、实现自修改系统，或者构建以Agent循环运行达成结果为功能的应用时，可使用此技能。
将文字分镜逐条强化为 Seedance 2.0 视频提示词。已完成文字分镜且需要落地为可执行视频提示词时调用。