“Multi Engine” 共 601 个结果
skillsmp.ruvnet-ruflo-skill-md
Ruflo 是面向 AI 编码 agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Amp 及另外 12 家）的多 agent 编排平台。当用户希望：(1)在项目中安装/初始化 ruflo；(2)运行采用分层协同的多 agent swarm；(3)使用 ruflo 的 314+ MCP 工具处理记忆、路由、钩子、sub-agent 或工作流；(4)查看 ruflo 状态/版本/doctor 健康检查；(5)为任务挑选合适的 ruflo 插件（共 30+）时使用本 skill。
io.github.anthropics/skills/claude-api
Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。
io.github.heygen-com/hyperframes/embedded-captions
Add captions or subtitles to an existing single-subject talking-head video without editing the footage. Use for plain verbatim captions, cinematic captions embedded behind the subject, VFX captions, “炸/特效/酷炫字幕,” or a named identity from the 35-style catalog. Route by visual identity, not by backend engine. The quiet `anchor` rail is the default; embed every word only when the user explicitly wants a fully cinematic treatment. The workflow runs locally end to end, including transcription and subject matting; split multi-shot footage before applying it.
io.github.heygen-com/hyperframes/hyperframes-animation
HyperFrames 全部动画知识——原子运动规则、多阶段场景蓝图、场景转场、更宽泛的 motion design 技巧，以及七种运行时适配器（默认 GSAP，另有 Lottie、Three.js、Anime.js、CSS keyframes、Web Animations API、TypeGPU）。适用于任何运动或动画任务：挑选 2-4 条规则进行组合，或加载蓝图，或查询运行时专属 API（如 GSAP eases、Lottie 播放器、Three.js mixer）。还可审计现有合成的动作编排（animation map）与 24 种命名文字动画效果。HyperFrames 原生特性：单一暂停时间轴、seek-safe、确定性。
io.github.heygen-com/hyperframes/motion-graphics
以运动本身传递信息的短设计型 motion graphic——动态字体、数字滚动、图表/数据可视化呈现、logo 片头/品牌定格、下三分之一字幕条/浮层/社媒 overlay、动画地图（区域高亮、地点连线、缩放到某地）、推文/新闻文章/标题动画、网页/UI 动画（滚动、光标、callout），或将真实图片的几何结构融入图表。通常 10 秒以内（最长约 30 秒），无旁白与真人实拍；渲染为 MP4 或透明 overlay。更长的/有旁白的/多场景的用 /general-video；不明确的用 /hyperframes。
io.github.affaan-m/ECC/brand-discovery
Run a structured, resumable multi-session brand identity interview across 8 modules (purpose, positioning, audience, personality, voice, narrative, founder tension) using laddering, 5 Whys, and projective techniques, persisting answers to disk and producing a master brandbook (90_SYNTHESIS.md). Use when creating or repositioning a brand, briefing designers or writers, or making implicit founder knowledge explicit.
io.github.affaan-m/ECC/orch-pipeline
orch-* skill 家族共用的编排引擎。定义带门槛的“调研-规划-TDD-评审-提交”流水线、规模分类器、代理映射，以及两个由 orch-* 操作 skill 委派使用的人工关口。通常不直接调用；当某个 orch-* skill 委派其带门槛的调研-规划-TDD-评审-提交流水线时生效。
io.github.affaan-m/ECC/blueprint
把一行目标转成面向多会话、多代理工程项目的分步构建计划。每一步都带自包含的上下文简报，新代理可以冷启动执行。包含对抗评审门、依赖图、并行步骤检测、反模式目录与计划变更协议。触发时机：用户为复杂的多 PR 任务索要计划、蓝图或路线图，或描述需要多个会话完成的工作。不触发：任务可在单个 PR 或少于 3 次工具调用内完成，或用户说“直接做”时。
io.github.affaan-m/ECC/ralphinho-rfc-pipeline
RFC 驱动的多代理 DAG 执行模式，含质量门、合并队列与工作单元编排。在运行带质量门和合并队列的 RFC 驱动多代理执行时使用。
io.github.affaan-m/ECC/team-agent-orchestration
使用工作项、归属、代理看板、合并门槛与控制台交接，为代理小队运行基于团队的编排。在以工作项、归属、看板和合并门槛协调代理小队时使用。
io.github.obra/superpowers/writing-plans
在有多步骤任务的规格或需求、但尚未动代码时使用。
io.github.manaflow-ai/cmux/cmux-cua
仅在用户明确提出要使用 Computer Use 时使用：通过内置引擎，从 cmux 智能体会话中驱动真实的 macOS 应用（无障碍树加截图，支持点击、输入、滚动、拖拽，并带可辨识的光标），或向用户说明其由用户授权的权限设置。阅读或发现本技能不构成同意。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/agent-experience
Use when writing or changing a model-facing tool definition (name, description, parameter schema, or its system-prompt section), and when designing skills, context loading, or multi-step workflows, to make information discoverable and use context efficiently.
io.github.affaan-m/ECC/exa-search
通过 Exa MCP 进行神经检索，用于网页、代码和企业研究。当用户需要网页搜索、代码示例、公司情报、人物查找，或用 Exa 的神经搜索引擎做 AI 驱动的深度研究时使用。
io.github.Panniantong/Agent-Reach/skill
当用户想要调研/research/搜索/search/查/找/look up 互联网上的任何内容时务必使用——例如“全网调研 X”“帮我调研一下 X”“查一下 X”“搜搜 X”“看看大家怎么评价 X”“X 上有什么讨论”“research this topic”。当用户提到任何平台或分享任何 URL/链接时也务必使用：小红书/xiaohongshu/xhs、Twitter/推特/X、B站/bilibili、Reddit、Facebook、Instagram、V2EX、LinkedIn/领英/招聘/求职/jobs、YouTube、GitHub code search、小宇宙播客、雪球/股票行情、RSS feeds 或任意网页 URL。覆盖 15 个平台、多后端路由（OpenCLI / 各平台 CLI / API），6 个渠道零配置。运行 `agent-reach doctor --json` 查看当前各平台的后端。不适用于：写报告/数据分析/翻译等内容加工（本 skill 只负责从互联网获取内容）、发帖/评论/点赞等写操作、已有专门 skill 的平台（应先用专门 skill）。【路由方式】SKILL.md 包含路由表和常用命令，复杂场景需按需阅读对应分类的 references/*.md。分类：search / social（小红书/推特/B站/V2EX/Reddit/Facebook/Instagram）/ career(LinkedIn) / dev(github) / web(网页/文章/RSS) / video(YouTube/B站/播客) / finance(雪球/股票)。
io.github.heygen-com/hyperframes/motion-doctrine
网关技能——编排任何 HyperFrames 动画或视频之前必须最先加载。让多场景视频像一次连续运镜、而非一堆各自独立的动画幻灯片拼接的高层运动法则。涵盖向量法则（如何出场决定如何入场，含 Z 轴缩放符号法则）、影片的当下（film's current）、承载元素、因果运动、Seam Gate（构建门禁执行）、禁止空闲摆动（运动必须表演而非呼吸）、先静止后高潮，以及持续运动路线。路由到低层技巧技能（cut-the-curve——完整目录含瀑布式入场与 nudge 曲线、oversized-cursor、seam-craft）。这些规则取代通用的上游运动指南。[continuity, direction, vector, momentum, seam, transition, ease, performance, idle-motion, narrative-motion, film-grammar]
io.github.TriliumNext/Trilium/developing-standalone
开发 Trilium 的浏览器内 standalone 构建（apps/standalone，部署于 app.triliumnotes.org 并被移动应用内嵌）时使用：service worker（sw.ts）、leader 标签页选举与多标签请求转发、SQLite worker（local-server-worker.ts、基于 OPFS SAHPool 的 @sqlite.org/sqlite-wasm）、initializeCore() 所需的 lightweight/* 提供者实现、standalone 专用路由、window.standaloneApi、OPFS 中的备份/恢复、Vite 打包桩（officeparser、pdfjs、sqlite wasm 副本）、启动错误，以及运行/测试/部署。当 packages/trilium-core 的变更新增 provider、Node import 或顶层副作用时也需加载——standalone 是最容易出问题的地方。
io.github.novuhq/novu/ink-tui
使用 Ink（面向 CLI 的 React）与 @inkjs/ui 构建终端用户界面（TUI），采用响应式、会话驱动向导模式。当在 Node.js/TypeScript 中创建交互式 CLI 安装向导、设置流程或多步终端应用时使用。涵盖响应式屏幕尺寸解析、声明式流程管线、overlay 中断、会话状态管理、Ink 组件、Flexbox 终端布局，以及在各种终端环境下的优雅降级。
io.github.PostHog/posthog/modifying-taxonomic-filter
指导安全修改 TaxonomicFilter——PostHog 用于事件、action、属性、群组等的多标签选择器。先讲清经验性的产品现实（用户实际挑选和搜索什么）以及三个在用变体（legacy-control、藏在 TAXONOMIC_FILTER_CATEGORY_DROPDOWN 开关后的 legacy-pill、藏在 TAXONOMIC_FILTER_MENU_REBUILD 后的自选重构菜单），让改动以真实行为为评判标准并在多个界面镜像同步，而不是孤立地针对一支实现。在新增功能、修 bug 或重构 TaxonomicFilter、重构菜单或无头筛选面板时使用。
io.github.PostHog/posthog/depot-container-builds
使用 `depot build` 与 `depot bake` 配置并运行 Depot 远程容器构建。当构建 Docker 镜像、为 Depot 编写 Dockerfile、推送镜像到仓库、构建多平台/多架构镜像（linux/amd64、linux/arm64）、排查容器构建失败、优化 Dockerfile 分层缓存、使用 docker-bake.hcl 或 docker-compose 构建，或从 `docker build` / `docker buildx build` 迁移到 Depot 时使用。当用户提到 depot build、depot bake、容器构建、镜像构建，或询问 Depot 的构建缓存、构建并行度、临时仓库时也使用。
io.github.nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill/design
综合设计 skill：品牌识别、设计 token、UI 风格、logo 生成（55 种风格，可用 Gemini、Atlas Cloud 或 MuAPI AI）、企业识别系统（50 项交付物、CIP 样机）、HTML 演示（Chart.js）、banner 设计（22 种风格，社交/广告/网页/印刷）、图标设计（15 种风格，SVG，Gemini 3.1 Pro）、社交图片（HTML 转截图、多平台）。动作：设计 logo、制作 CIP、生成样机、做 slides、设计 banner、生成图标、制作社交图片/社媒图、品牌识别、设计体系。平台：Facebook、Twitter、LinkedIn、YouTube、Instagram、Pinterest、TikTok、Threads、Google Ads。
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/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.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/rowan
Rowan 是带 Python API 的云原生分子建模与药物化学工作流平台。适用于 pKa 与大分子 pKa 预测、构象与互变异构体系综、对接与类似物对接、蛋白-配体共折叠、MSA 生成、分子动力学、通透性、描述符工作流，以及相关的小分子或蛋白建模任务。适合程序化批量筛选、多步化学流水线，以及原本需要自建 HPC/GPU 基础设施的工作流。
