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提供对电子密度图中未建模密度团块的系统化分析与处理能力,支持定位团块、识别邻近原子、区分链延伸与末端修饰场景,并通过迭代式加残基、精修及备份机制完成结构补全,适用于蛋白质模型优化中的密度解释任务。
阿钰同学
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提供对电子密度图中未建模密度团块的系统化分析与处理能力,支持定位团块、识别邻近原子、区分链延伸与末端修饰场景,并通过迭代式加残基、精修及备份机制完成结构补全,适用于蛋白质模型优化中的密度解释任务。
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提供基于 BLoC 模式的可预测状态管理能力,通过分离业务逻辑与 UI 实现响应式数据流控制,支持事件驱动的状态更新、流式异步处理、错误封装及并发控制,适用于中大型 Flutter 应用的稳健状态治理。
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专注于构建安全高效、可升级的去中心化应用,涵盖智能合约开发、DeFi 协议实现、NFT 系统设计及跨链互操作方案,强调形式化验证、gas 优化与多重签名治理,支持 Ethereum、Solana、Cosmos 等多链生态。
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通过自主调用外部模型与服务弥补自身能力空白,实现对实时社交媒体数据的获取、图像生成及多模型协同推理,支持自动化的成本控制与链上钱包管理,适用于需要扩展AI能力边界并精确追踪支出的复杂任务场景。
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生成结构清晰、信息完整且具备 SEO 优化的深度博客文章,涵盖技术主题研究、内容组织与视觉设计,确保每篇发布内容均包含详实正文与定制化封面图像,适用于教程、行业分析及教育类长文创作。
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将零散的思考转化为具有叙事张力的深度博文,通过梳理个人技术实践中的真实体验,构建从问题到领悟的自然演进过程,以具体案例和坦诚反思呈现观点,在对话式表达中传递可共鸣的认知升级。
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根据 astro-koharu 博客规范自动生成结构合规的博文,包括智能推导分类路径、生成标准化 frontmatter、构建符合主题的 Markdown 框架,并支持嵌套分类映射与 URL 路径同步,兼顾技术文、工具指南及随笔类内容组织逻辑。
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自动化创建各类博客文章,支持根据标题生成友好链接、从网页自动提取标题摘要与发布日期,并按类型存入对应年份目录,同时注入标准化的元数据模板,最后在编辑器中打开供进一步修改。
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提供博客与 RSS/Atom 订阅源的持续监控能力,支持添加、移除订阅源,扫描获取最新文章,批量或单篇标记已读,并以结构化方式展示跟踪列表及更新摘要。
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通过命令行实现对 Bluesound/NAD 音频设备的全面控制,支持设备发现、播放管理、音量调节及多房间分组操作,可搜索并播放 TuneIn 内容,适用于本地音频系统自动化交互场景。
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实现 BlueBubbles 通道插件的完整功能,支持通过 REST 接口发送消息与状态探测,接收 Webhook 回调并安全解析发件人与会话信息,处理文本、反应、已读及附件等交互,集成到 Clawdbot 核心通信流程。
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统筹 BMAD 敏捷开发方法的全生命周期管理,依据项目规模自动适配四阶段流程,动态协调分析、规划、架构与实施等专业角色,实时追踪进度并智能推荐下一步动作,确保方法论在不同复杂度项目中的一致落地。
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统筹 BMAD 敏捷 AI 开发全流程,支持项目初始化、四阶段(分析、规划、方案设计、实施)进度追踪与智能路由,依据项目复杂度自动适配配置要求和文档规范,并协调各专业子技能推进结构化开发。
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基于认知负荷管理与教学最佳实践,系统化规划大型教育书籍的结构与学习路径,确保知识递进、叙事连贯及动手实践。通过渐进式复杂度设计、实例优先教学和双向共学模式,提升学习者参与度与掌握效率,适用于多章节、跨模块的知识体系构建。
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将电子书转化为高质量监督微调数据集并训练风格迁移模型,支持从文本提取、智能分段、多样化指令生成到LoRA微调与多维度验证的全流程,专注于学习作者的语言节奏和词汇特征而非内容复述,适用于小规模模型在有限数据下的个性化写作风格建模。
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能够深入分析应用各层性能表现,精准定位 CPU、内存、I/O 和数据库等关键环节的瓶颈根源,并提供针对性优化建议与修复方案,助力提升系统响应速度与资源利用效率。
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能够深入分析应用各层性能表现,精准定位 CPU、内存、I/O 及数据库等关键环节的瓶颈根源,并提供可落地的优化建议与修复方案,支撑系统性性能调优与故障预防。
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自动识别性能测试中的瓶颈问题,提供从分析到配置的完整解决方案,支持负载测试、压力测试及性能监控场景下的优化建议与验证,帮助用户快速定位系统薄弱环节并实施改进措施。
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自动识别性能测试中的系统瓶颈,提供涵盖负载测试、压力测试及基准评估的优化方案,生成符合行业标准的可执行配置并验证其有效性,适用于需要精准定位性能限制因素的场景。
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面向Bouffalo系列MCU芯片提供全栈式嵌入式开发支持,覆盖SDK架构理解、跨芯片外设驱动使用、多协议无线功能开发、混合构建系统配置、低功耗电源管理、安全启动与加密、内存优化及多核协同等核心能力,适用于IoT终端固件的快速开发与深度定制。
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提供求解常微分方程与偏微分方程边值问题的系统化数值策略,涵盖打靶法、有限差分法、配置法及斯特姆-刘维尔特征值分析,支持将连续边值问题转化为可计算的初值迭代、线性方程组求解或函数空间投影,并验证解的存在性、正交性与收敛性。
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专门用于探测光变曲线中周期性箱型凹陷信号,适用于系外行星凌星和食双星事件的识别,通过拟合周期、持续时间、深度和参考时刻等参数实现高灵敏度周期搜索。
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将业务需求自动转化为标准化的 BPMN 2.0 流程图,并与 Gherkin 行为描述建立双向追溯关系,同时聚合生成系统级端到端工作流视图,支撑需求分析、跨角色协同与流程合规验证。
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支持快速记录零散想法,并自动识别内容所属领域,从中提炼关键主题、潜在问题与待办事项;结合用户档案分析情绪状态和思维模式,提取战略级洞察,若涉及竞品信息则同步归档至对应项目,全程保持低操作门槛与高结构化输出。