搜索「Document Processing」的结果

io.clawhub.nickian/remarkable

通过 reMarkable Cloud 向 reMarkable 电子墨水平板发送文件与网页文章：上传 PDF/EPUB，或将网页文章转为可读电子书发送到设备，也可浏览管理云端文件。当用户提到 reMarkable、向电子阅读器发送文章文档或管理云文件时使用。

io.clawhub.sanford284/image-process

图像处理工具：压缩、背景移除/替换与放大。当用户要求压缩图片、移除或更换背景等时使用。

io.clawhub.carlulsoe/parakeet-stt

基于 NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3（ONNX CPU 运行）的本地语音转文字。比 Whisper 快 30 倍，支持 25 种语言自动检测，兼容 OpenAI API。适用于本地转写音频、语音转文字或无需云端 API 处理录音。

io.clawhub.ricobaboule/xlsx-pro

处理 Excel 文件（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv）的技能。当用户想要以下操作时使用：打开、读取、编辑或创建电子表格文件；添加列、计算公式、设置格式、生成图表、清洗数据；在表格格式之间转换。交付物必须是电子表格文件。若交付物是 Word 文档、HTML、独立 Python 脚本或 Google Sheets 集成，则不要使用。

xlsx

io.github.anthropics/skills/xlsx

当电子表格文件是主要输入或输出时使用本技能。包括：打开、读取、编辑或修复现有 .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv 文件（如加列、计算公式、格式化、图表、清洗脏数据）；从零或其他数据源创建新电子表格；在表格文件格式间转换。当用户按名称或路径引用电子表格文件（哪怕是随口一提，如“下载目录里那个 xlsx”）并要对它做处理或从中产出内容时触发；也适用于把脏乱的表格数据文件（畸形行、错位表头、垃圾数据）整理成规范电子表格。交付物必须是电子表格文件。当主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库流水线或 Google Sheets API 集成时不要触发，即使涉及表格数据。

docx

io.github.anthropics/skills/docx

当用户想创建、读取、编辑或操作 Word 文档（.docx）或 Word 模板（.dotx）时使用本技能。触发情形包括：提及 Word doc、word document、.docx、.dotx，或要求生成带目录、标题、页码、信头等格式的专业文档；也用于从 .docx/.dotx 提取或重组内容、插入或替换图片、在 Word 文件中查找替换、处理修订或批注、把内容转换为精排 Word 文档。用户以 Word/.docx 形式索要报告、备忘录、信函、模板等交付物时使用。不适用于 PDF、电子表格、Google Docs 或与文档生成无关的常规编码任务。

io.github.affaan-m/ECC/orch-build-mvp

编排从设计或规格文档引导出一个可用 MVP 的过程——读取文档、规划薄的垂直切片、搭建第一个端到端切片，然后按 TDD 实现、评审并完成带门槛的提交。用于把 SDD/PRD 变成可运行的起点：当设计或规格文档需要通过规划好的垂直切片落地为可运行的 MVP 时使用。

io.github.pytorch/pytorch/triaging-issues

对 GitHub issue 进行分诊：路由到值班团队、打标签并关闭咨询类问题。在处理新的 PyTorch issue 或被要求分诊 issue 时使用。

io.github.microsoft/TypeScript/security-report-check

你在对本仓库做安全研究吗？本文说明仓库能提供和不能提供哪些保障。在上报安全问题或开展安全研究之前请先阅读。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/geomaster

Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster data operations, spatial statistics, point cloud processing, network analysis, cloud-native workflows (STAC, COG, Planetary Computer), and 8 programming languages (Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, Rust) with 500+ code examples. Use for remote sensing workflows, GIS analysis, spatial ML, Earth observation data processing, terrain analysis, hydrological modeling, marine spatial analysis, atmospheric science, and any geospatial computation task.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/gtars

在 Python、Rust 与 CLI 中使用 Gtars 完成本地基因组区间模型与集合代数、重叠与计数、consensus 与覆盖度、tokenization、片段处理，以及 refget/BEDbase 规划。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/polars

面向 Python ETL、分析与 pandas 迁移的高性能 DataFrame 库。适用于基于表达式的数据操作，支持惰性查询优化、并行执行、流式跨核处理、Arrow 互操作与可选的 GPU 执行。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/optimize-for-gpu

将科学 Python 工作负载加速到 NVIDIA GPU 上，并验证结果正确且更快。适用于 CUDA/GPU 优化；CPU 受限的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量检索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 负载；CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT 相关问题；以及性能剖析、内存搬运、kernel 或多 GPU 瓶颈。当大规模数据并行的 Python 代码很慢且 GPU 加速是合理选项时也应使用，即使用户没有提到 CUDA。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/datamol

RDKit 的 Pythonic 封装，接口更简单、默认值更合理。标准药物发现任务的首选：SMILES 解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D 构象、并行处理。返回原生 rdkit.Chem.Mol 对象。需要高级控制或自定义参数时直接使用 rdkit。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/gget

对 20+ 生物信息学数据库的快速 CLI/Python 查询。适合快速查询：基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、AlphaFold 结构、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE 以及 8cube 小鼠特异性/表达数据。最适合交互式探索和简单查询。批量处理或高级 BLAST 用 biopython；跨库 Python 工作流用 bioservices。

io.github.code-yeongyu/oh-my-openagent/data-scientist

以混合引擎策略进行专业数据处理：优先使用常驻内核引擎——DuckDB 加上常驻的 Python 技术栈（Polars/numpy/matplotlib），在 harness 支持的 js/py eval 内核中保持常驻，其他环境则用 bun/uv 单次执行——并按动作决定放置方式（内存内、流式、远端就地）。触发词：analyze the data、what is in this CSV/parquet/json、summarize this、group by、filter rows、sort by、join these files、merge datasets、time series trend、compare yesterday and today、distribution/histogram、correlation、clean duplicates、handle missing values、dataset larger than RAM、SQL query on files、DataFrame operations、chart/plot this data、DuckDB vs Polars selection、quick data exploration CLI。不适用于：纯文本/代码查看、配置文件或极小的内联计算。

skillsmp.nidhinjs-prompt-master-skill-md

为 AI 工具生成优化后的提示词。仅在用户明确要求为某个具体 AI 工具（LLM、Cursor、Midjourney、图像 AI、视频 AI、编码 agent 等）撰写、修复、改进或改写提示词时激活。不响应一般对话、编码任务、文档撰写或其他非提示词工程工作。

io.github.nexu-io/open-design/threejs

用于在浏览器中创建 3D 元素与交互体验的 Three.js 技能——场景、材质、控制器与后期处理。

io.github.nexu-io/open-design/orbit-notion

Open Orbit 简报技能——当 Notion 是用户唯一连接的连接器，或用户显式将每日摘要限定在 Notion 时，由 Orbit 流水线选用。从用户已授权的 Notion 连接拉取过去 24 小时的文档编辑、评论、提及与数据库行变更，并将摘要渲染为原生 Notion 页面（callout / 折叠块 / 数据库表原语）。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对实时 Notion 数据调用。

io.github.nexu-io/open-design/orbit-notion

Open Orbit 简报技能——当 Notion 是用户唯一连接的连接器，或用户显式将每日摘要限定在 Notion 时，由 Orbit 流水线选用。从用户已授权的 Notion 连接拉取过去 24 小时的文档编辑、评论、提及与数据库行变更，并将摘要渲染为原生 Notion 页面（callout / 折叠块 / 数据库表原语）。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对实时 Notion 数据调用。

io.github.mattpocock/skills/handoff

把当前对话压缩成交接文档，供另一个代理接手。

io.github.affaan-m/ECC/quarkus-patterns

Quarkus 3.x LTS 架构模式，使用 Camel 处理消息、RESTful API 设计、CDI 服务、Panache 数据访问与异步处理。适用于采用事件驱动架构的 Java Quarkus 后端工作，尤其涉及 Camel 消息或 Panache 数据访问时。

io.github.affaan-m/ECC/springboot-patterns

Spring Boot 架构模式、REST API 设计、分层服务、数据访问、缓存、异步处理与日志记录，用于 Java Spring Boot 后端工作。适用于构建或审查 Spring Boot 后端——REST 层、服务、数据访问、缓存或异步处理。

io.github.vercel/next.js/sandbox-bench

在 Vercel Sandbox VM 上以配对 A/B 统计对 React 或 Next.js 改动做基准测试：react PR/commit 对比 base，或 Next.js PR/commit 对比 base，经由 bench/render-pipeline 应用做端到端测量（rps、延迟、p95；如 Next 侧采集则含 TTFB、RSS 及 document/Flight 字节），React 改动还会走 react 仓库的 flight-ssr-bench fixture（Node 与 Edge web-streams 路径、Fizz 与 Flight+Fizz）。当用户要求 bench、性能测试或 A/B 一个 React PR、react-server-dom / Flight / vendored React 改动、或 Next.js PR（如“这个 PR 更快吗”“会不会让 RSC 退化”“量化 <commit> 的性能影响”）时即可使用——凡是量化两个版本间服务端性能差异的请求都属于此场景。远端运行（不占用笔记本），测量前先过正确性闸门，并给出 boot 级别的置信区间。