“Nami AI” 共 2,463 个结果
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/editing-cordis-compositions
在本 harness 中创建、修改或校验 Cordis composition 时使用——编写或编辑代理预设、增删插件行、判断某项内容属于宿主 composition 还是单个会话、检查自己编写的预设是否真正被装载，或诊断已装载但未产生任何贡献的插件行。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/nextflow
端到端构建、运行和调试 Nextflow 数据流水线与 nf-core 工作流。只要用户提到 Nextflow、nf-core、.nf 文件、nextflow.config、DSL2、processes/channels/operators、samplesheet，或想运行社区流水线（如 nf-core/rnaseq、nf-core/sarek）、用 nf-test 编写和测试模块/subworkflow、配置执行器/容器（Docker、Singularity/Apptainer、Conda、Wave）、把工作流扩展到 HPC/SLURM 或云（AWS Batch、Google Batch、Azure、Kubernetes）、调试失败/续跑的运行，都应使用。即使用户没有说出 “Nextflow”，任何可复现的科学/生信工作流也应考虑使用，也包括编写 nf-core 合规的 pipeline、模块、配置和 lint。
io.github.mem0ai/mem0/mem0-integrate
以目标驱动、TDD 的流程将 Mem0 集成到现有仓库。自动检测仓库语言,并让用户在 Mem0 Platform(托管)与 Mem0 开源(自托管)之间选择。先写失败测试再做实现。产出本地功能分支和供配套验证技能使用的 .mem0-integration/ 产物。触发条件:用户说 "integrate mem0"、"add mem0 to this repo"、"wire mem0 into <repo>",或询问如何在现有项目中加入记忆。不触发:一般 SDK 使用(用 skill:mem0)、CLI 使用(用 mem0-cli)、Vercel AI SDK(用 skill:mem0-vercel-ai-sdk)。成功后调用 skill:mem0-test-integration 在同一工作区验证(松耦合)。
io.github.stablyai/orca/orchestration
协调受监督的 Orca worker:线程消息、阻塞式问答、任务派发、worker_done/escalation 等待、任务 DAG、决策关卡以及 agent 间的工作分解。完全所有权移交("hand off"、"handoff"、"give this to another agent"、"another worktree")用 orca-cli,除非需要监督、监控或协调 DAG;终端控制、轻量终端提示、shell 命令、Orca 工作树管理、读取/等待终端也用 orca-cli。仅当需要 OS/窗口级控制(焦点、菜单、对话框、坐标、截图)时,才用 Computer Use 操作外部浏览器窗口、webview、Orca 应用 UI 或 Orca 内置浏览器之外的桌面 UI。Orca 内置页面用 orca-cli,外部页面用 Playwright/CDP 等页面自动化工具。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-merging-stacked-prs
在需要将一组相互依赖的 GitHub PR（A ← B ← C，各自基于下层的分支）落地到 master、合并 base 指向另一个开放 PR 分支的 PR，或请求中提到 stacked PRs、PR stack、dependent PRs、依次合并多个相关 PR 时使用。落地前要求同仓库的每条依赖链都使用 GitHub 官方的堆叠 PR 功能，以便 GitHub 统一负责整栈的规则、CI、顺序、重定向与合并状态。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pylabrobot
开发和审查 PyLabRobot 实验室自动化资源、液体处理方案、离线仿真与受支持设备集成。用于 PyLabRobot 协议或 API 相关问题；物理执行必须置于显式的操作员安全门之后。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/sympy
当需要在 Python 中进行精确符号数学时使用——代数、微积分、方程求解、符号线性代数，或经 lambdify/LaTeX 生成代码。浮点近似即可满足需求时优先使用 NumPy 或 SciPy。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pytdc
通过 PyTDC Python 包使用 Therapeutics Data Commons：registry 发现、已批准数据集访问、任务感知的数据切分、评估指标、基准分组，以及有界的分子 oracle 工作流。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/literature-review
使用多个学术数据库（PubMed、arXiv、bioRxiv、Semantic Scholar 等）开展全面、系统化的文献综述。适用于生物医学、科学和技术领域的系统性文献综述、meta 分析、研究综合或全面的文献检索。生成专业排版的 markdown 与 PDF 文档，支持多种引用格式（APA、Nature、Vancouver 等）并带引用核验。
io.github.ai-dynamo/dynamo/dynamo-docs
在 Dynamo Fern 文档站上添加、更新、移动或删除内容——标准文档页面、目录驱动的配方与功能基准页面、示例、配方及翻译——始终保持与文档风格指南一致。适用于 docs/、recipes/ 或 examples/ 下的任何变更（新建页面、编辑、标签页或章节移动、重命名、移除、配方/基准页面、.zh-CN 翻译、版本切割），决定页面应归属的文档标签页（Kubernetes 指南 vs CLI 指南 vs 参考 vs 用例），以及任何需要修正 frontmatter、标题、链接、标注或术语的内容。
io.github.openai/codex/skill-installer
从精选列表或 GitHub 仓库路径把 Codex skill 安装到 $CODEX_HOME/skills。当用户要求列出可安装 skill、安装精选 skill，或从其他仓库（含私有仓库）安装 skill 时使用。
io.github.openai/codex/babysit-pr
在 GitHub PR 创建后持续轮询评审评论、CI 检查/工作流运行与可合并状态直至其被合并/关闭或需要人工介入。诊断失败原因、对疑似 flaky 失败最多重试 3 次，并在合适时自动修复并推送分支相关问题，同时持续监视未关闭的 PR 以便及时反馈新的评审意见。当用户要求 Codex 盯住某个 PR、观察 CI、处理评审评论，或持续关注未合并 PR 上的问题与反馈时使用。
io.github.openai/codex/imagegen
当任务受益于 AI 生成的位图视觉（照片、插画、纹理、精灵图、样机、透明背景抠图）时生成或编辑位图图像。当 Codex 需要新建图像、变换既有图像或从参考衍生视觉变体，且产物应为位图素材而非仓库内的代码或矢量图时使用。若更适合编辑现有 SVG/矢量/代码原生资产、扩展既有图标或 logo 体系、或直接在 HTML/CSS/canvas 里画视觉，则不要使用。
io.github.paperclipai/paperclip/prepare-mcp-integration
通过引用式调研、内容 PR、精确版本人工审批，为每个已批准的连接提交一个受管控的 Paperclip connector PR，完成 MCP/厂商集成。适用于新集成的调研与交付；不适用于绕过流程手册的临时 connector 编码。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-ci-test-reliability
设计、评审并诊断 DeepSeek Harness 中可能因 CI 并发、宿主机共享资源、时钟、进程全局状态、子进程、网络监听或异步销毁而非确定性失败的测试与 fixture。在新增或修改存在此类风险的测试、排查 flaky CI、评审测试隔离时使用；准备提交的命令选取请另行使用 dsh-pre-push-checks。
io.github.Agents365-ai/drawio-skill/drawio-skill
当用户要求示意图、流程图、架构图、ER 图、UML/时序/类图、SysML/MBSE 图（内部块定义、内部块图、需求图、参数图）、BPMN 业务流程图、泳道/跨职能流程图、网络拓扑、依据 Terraform 或 Kubernetes manifest 绘制云架构、ML/深度学习模型图（Transformer/CNN/LSTM）、思维导图或任何可视化时使用。在讲解含 3 个以上组件的系统、复杂数据流或适合以视觉呈现的关系时也应主动使用。尤其适合需要自定义样式、丰富图形词汇表、泳道或可导出图像（PNG/SVG/PDF/JPG）的图表。生成 .drawio XML 并通过原生 draw.io 桌面 CLI 在本地导出。
io.github.garrytan/gbrain/postgres-adopt
检测当前 gbrain 使用的是哪种引擎（PGLite 还是 Postgres），在智能体安装场景中优先选择 Postgres，并安装或开通 Postgres（通过 SUPABASE_ACCESS_TOKEN 发现 Supabase、本地 Postgres、需显式选择的 Docker），再用受保护的引擎迁移把已有的 PGLite brain 搬移过去。检测只需一条与引擎无关的命令，安装阶梯也只需一个参数。
io.github.langchain-ai/deepagents/deepagents-thread-inspector
检查并解读本地 Deep Agents Code 的 SQLite 会话存储中的对话。当 LangSmith trace 工具不可用、会话离线或未被追踪，或被要求识别与总结本地 dcode 线程、检查 checkpoint 元数据、列出最近的本地线程、解析 $DEEPAGENTS_HOME/.state/sessions.db 及线程 UUID 或前缀时，作为兜底方案使用。
io.github.shareAI-lab/learn-claude-code/agent-builder
为任意领域设计与构建 AI agent。适用于用户：(1)要求“create an agent”“build an assistant”或“design an AI system”；(2)想理解 agent 架构、agentic 模式或自主 AI；(3)需要能力、subagent、规划或 skill 机制方面的帮助；(4)询问 Claude Code、Cursor 等 agent 内部实现；(5)想为业务、研究、创意或运营任务构建 agent。关键词：agent、assistant、autonomous、workflow、tool use、multi-step、orchestration。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-prose-standard
在 deepseek-harness 仓库中编写、评审、恢复、精简或审计文案时使用，包括判定在 Markdown、JSDoc、代码与测试注释、提示词、描述、诊断信息、CLI 或 UI 文案中何处必须提供文档或注释。
io.github.mem0ai/mem0/mem0-cli
Mem0 CLI——mem0 记忆操作的命令行界面。触发条件:用户提到 "mem0 cli"、"mem0 command line"、"@mem0/cli"、"mem0-cli"、"pip install mem0-cli"、"npm install -g @mem0/cli",或在终端/shell 中运行 mem0 命令(mem0 add、mem0 search、mem0 list、mem0 get、mem0 init、mem0 config、mem0 import)。查询包含 --user-id、--output、--json、--agent 等 CLI 参数,或描述 bash/zsh/终端使用时也触发。不触发:Python/TS 代码中的 SDK 集成(用 mem0 技能),或 Vercel AI SDK provider(用 mem0-vercel-ai-sdk)。
io.github.langflow-ai/langflow/frontend-code-review
审查前端代码（.tsx、.ts、.js 文件）的质量、性能以及与 Langflow 前端规范的一致性。支持待提交变更审查与按文件审查。
io.github.kortix-ai/suna/web-publishing-and-deployments
将网站或 Web 应用从沙箱发布到公网 URL，并部署到云厂商——获取可分享的真实链接、发布静态站点或 SPA、将已构建站点上线，或部署框架应用/容器。当用户说「publish this」「deploy it」「put it online」「give me a live URL」「host this」「share a preview link」，或希望让其（或你）刚构建的站点/应用可达于 Web 时使用。涵盖零账户即时路径（Cloudflare）与永久托管（Vercel，含任意 Dockerfile）。同时负责发布护栏：绝不在未经要求时发布、如何诚实地将站点下线、运行时依赖与数据持久性检查，以及强制的发布前安全审查。指向 kortix-marketplace 获取其他厂商及更深入的厂商专项技能。
io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-route-scan
使用 Python 版 IBM Equal Access 扫描器（scripts/a11y/a11y_scan.py）批量扫描 Langflow 前端路由的无障碍问题，输出 JSON/Markdown/HTML 报告。仅扫描每个路由的默认加载状态（弹窗需显式提供状态文件）。当被要求扫描单个或多个路由、为页面生成无障碍报告或批量检查静态路由时使用。只报告问题——不修复代码、不运行 Playwright/axe 测试、不做正式 Level 1 审计；这些场景见 ibm-a11y-testing-guide、ibm-a11y-level1-audit 与 ibm-a11y-pr-remediation。
