文档处理 技能

使用Google Gemini API处理并生成多媒体内容。功能包括分析音频文件（带时间戳的转录、总结、语音理解、时长最长为9.5小时的音乐/声音分析）、理解图像（字幕、物体检测、OCR、视觉问答、分割）、处理视频（场景检测、问答、时序分析、YouTube URL、时长最长为6小时）、从文档提取内容（PDF表格、表单、图表、图表、多页）、生成图像（文本转图像、编辑、合成、优化）。在处理音频/视频文件、分析图像或截图、处理PDF文档、从媒体提取结构化数据、根据文本提示创建图像或实现多模态AI功能时使用。支持上下文窗口最高为2M个标记的多种模型（Gemini 2.5/2.0）。

质量 管理 系统 内 管理 纠正 和 预防 措施 的 高级 CAPA 专员。提供 CAPA 流程 管理、根本 原因 分析、有效性 验证 以及 持续 改进 协调 服务。用于 CAPA 调查、纠正 措施 规划、预防 措施 实施 以及 CAPA 系统 优化。

通过分析提交历史、对更改进行分类并将技术提交转换为清晰且面向客户的发行说明，从git提交自动生成面向用户的变更日志。将数小时的手动编写变更日志工作转变为几分钟的自动生成。

执行全面的代码库分析，涵盖架构、代码质量、安全性、性能、测试和可维护性。当用户想要审计代码质量、识别技术债务、发现安全问题、评估测试覆盖率或获取代码库健康检查时使用。

[zh] Review code for best practices, potential bugs, security vulnerabilities, and performance issues

Claude代码与OpenAI Codex CLI之间的桥梁——从CLAUDE.md生成AGENTS.md，提供Codex CLI执行辅助工具，并支持这两种工具之间的无缝互操作

从广告库（Facebook、LinkedIn等）中提取并分析竞争对手的广告，以了解哪些信息传递、问题和创意方法正在发挥作用。帮助启发和改进您自己的广告活动。

通过开展研究、添加引用、改进钩子、迭代大纲以及为每个部分提供实时反馈来协助撰写高质量内容。将您的写作过程从单独努力转变为协作伙伴关系。

Aptos 上的 Decibel 链上永续期货交易平台专家。涵盖交易引擎、订单簿、TypeScript SDK、REST API、WebSocket 流、市场数据、仓位管理、TWAP 订单和金库操作。触发关键词：decibel、perpetual futures、aptos trading、on-chain trading、decibel sdk、perps、orderbook、twap、market data、trading api。

用于科研协助的多智能体人工智能系统，可自动化从数据分析到发表的研究工作流。当需要从数据集生成研究思路、开发研究方法、执行计算实验、进行文献检索或生成LaTeX格式的可发表论文时，应使用该技能。支持具有可定制智能体编排的端到端研究流水线。

使用llms.txt标准搜索互联网上的技术文档、通过Repomix搜索GitHub存储库，以及并行探索。当用户需要以下内容时使用：(1)库/框架的最新文档；(2)llms.txt格式的文档；(3)GitHub存储库分析；(4)不直接支持llms.txt的文档；(5)并行的多个文档源

文档工具包（.docx）。用于专业文档处理，可创建/编辑文档、修订跟踪、评论、格式保留、文本提取。

对 200 多种文件格式的科学数据文件进行全面的探索性数据分析。该技能应在分析任何科学数据文件时使用，以了解其结构、内容、质量和特征。自动检测文件类型并生成详细的 Markdown 报告，包含特定于格式的分析、质量指标和下游分析建议。涵盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学和通用科学数据格式。

高级GDPR/DSGVO专家及数据保护合规内部/外部审计师。提供欧盟GDPR和德国DSGVO专业知识、隐私影响评估、数据保护审计和合规验证。用于GDPR合规评估、隐私审计、数据保护规划和监管合规验证。

生成Git提交信息并协助处理Git工作流程

用于在 Hashnode 平台上创建、管理和查询博客、文章、出版物和用户数据的 Hashnode GraphQL API 文档

通过提升分辨率、锐度和清晰度来提高图像质量，尤其适用于截图。非常适合为演示文稿、文档或社交媒体帖子准备图像。

自动整理发票和收据以便报税，通过读取混乱的文件、提取关键信息、统一重命名并将其分类到逻辑文件夹中。将数小时的手动簿记工作转变为几分钟的自动化整理。

创建根文档 (CLAUDE.md + docs/README.md + documentation_standards.md + principles.md)。ln-110-documents-pipeline 中的第一个工作者。建立文档结构和标准。

创建参考文档结构（包含 README、adrs/、guides/、manuals/ 目录的 docs/reference/）。ln-110-documents-pipeline 中的第二个工作器。

创建任务管理文档（docs/tasks/README.md + kanban_board.md）。ln-110-documents-pipeline中的第三名工作者。设置Linear集成和任务跟踪规则。

为可重用模式创建极简指南（6个部分，约300-500字）。通过MCP Ref/Context7自动研究。返回用于链接的指南路径。

创建包含版本化方法/参数/示例的包/API 手册（300-500 字）。通过 MCP Ref/Context7 自动研究。返回手册路径。

按照最佳实践格式化并清理Markdown文档