Skill

自动分析机器学习训练中的特征重要性，提供数据预处理、模型训练与超参数优化的全流程支持，生成符合行业标准的可复用代码与配置方案，适用于需要审计或改进特征选择策略的场景。

提供高通量测序数据的标准化处理与深度解析能力，涵盖 BAM 文件到 bigWig 覆盖图的转换、多维度质控（如指纹图、样本相关性、PCA）、基因组特征区域的信号矩阵计算，以及热图和剖面图等可视化，适配 ChIP seq、RNA seq、ATAC seq 等多种实验类型。

为软件项目提供代码索引、语义检索与知识图谱能力，支持基于内容模式和概念意图的双模搜索，构建带元数据标记的项目记忆库，并通过会话隔离、关系图谱分析及死代码检测实现全生命周期的知识管理与协作追踪。

部署 Genkit 应用的生产级基础设施，自动化配置 Firebase Functions、Cloud Run 与 GKE 集群，集成 AI 工作流监控、自动扩缩容及 CI/CD 流水线，确保高可用与可观测性。

通过测试驱动开发优化现有功能，在不改变核心逻辑的前提下提升用户体验、性能或代码质量，确保改进后的行为符合预期且不破坏原有功能。

根据官方代码仓库自动生成高质量的 Google Cloud 实战示例，覆盖 ADK 样例、Genkit 模板、Vertex AI 笔记本及 Gemini 设计模式，满足用户对可直接运行的云开发参考代码的需求。

协同完成技术文档与测试代码的生成，通过专用写作环境执行内容创作，主模型负责上下文调度与质量终审，在自动化模式下可自主完成从大纲设计到文件落地的全流程，适用于说明文档、架构决策记录及高覆盖率测试用例的标准化产出。

通过在项目目录中维护 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 三个持久化 Markdown 文件，实现复杂任务的结构化规划与状态追踪，支持多步骤执行、研究性探索及长期会话中的上下文恢复，确保关键信息不丢失、错误可追溯、决策有依据。

支持跨生物学、化学、医学及基因组学等领域的复杂科研任务，具备序列分析、分子预测、临床数据解读与医学影像处理能力，集成主流科研数据库与计算工具，可执行多步骤研究流程并生成专业分析结果。

构建支持按钮交互、表单提交和双向操作的 AI 聊天小部件，涵盖实体 @提及、 composer 工具切换、客户端与服务端协同处理动作等完整生命周期，适用于需要富交互能力的智能对话界面。

实现自主迭代执行 PRP 计划，通过持续读取状态文件、严格运行全量验证（类型检查、代码规范、测试、构建）、记录进度与模式发现，在每次循环中推进任务并同步上下文，直至所有目标达成且全部验证通过后自动终止。

支持构建和调用具备特定领域专长的轻量级子代理，每个子代理拥有独立上下文、定制化系统提示与精细化工具权限控制，适用于任务分解、跨团队复用及敏感操作的权限隔离场景。

将 Kling AI 视频生成功能嵌入持续集成与持续交付流程，支持在代码构建阶段自动触发视频生成任务，完成密钥安全调用、脚本执行、产物存储及状态通知等全流程自动化操作。

提供AI技能的标准化创建能力，支持按规范定义新技能、固化重复模式、嵌入项目特有约定，并生成结构化文档与可复用模板，适用于构建可维护、可发现、符合工程标准的智能体能力体系。

根据上下文自动触发谷歌云代理开发工具包的生产级应用，提供架构设计、工具契约定义及部署验证方案，支持本地测试与持续集成检查，确保符合最新规范标准。

在执行任何任务前必须优先检查适用技能，无论问题看似多简单或是否需要澄清，只要存在潜在关联即刻调用对应功能，遵循其流程包括创建待办与严格实施，确保行动符合当前定义的规范。

实现 Kling AI 视频生成过程中的艺术化风格迁移，支持依据品牌调性或创意需求定制视觉效果，可灵活融合参考图像与文本描述来生成具有一致美学风格的视频内容。

提供构建高质量 MCP 服务器的全流程指导，涵盖从服务调研、工具设计、代码实现到效果评估的完整环节，强调面向 AI 代理的工作流抽象、上下文效率优化与错误可操作性，支持 Python 和 Node/TypeScript 双语言开发。

建立多维度评估体系以系统衡量大语言模型性能，结合自动化指标、人工评判与LLM打分机制，支持回归检测、A/B测试及基准对比，实现从准确性、相关性到安全性的全面质量分析，并通过统计验证确保结果可信，适用于模型迭代优化与生产环境监控。

构建具备自主决策能力的智能代理，能够调用外部工具完成搜索、计算与时间查询等任务，支持异步操作与对话记忆，在多轮交互中实现复杂流程自动化。

提供基于多模态模型的图像与文档智能分析，支持内容描述、分类、视觉问答及对象定位，适用于跨图像对比、复杂文档解析和大规模视觉数据处理任务。

自动构建并执行数据预处理流水线，完成原始数据的清洗、转换与验证，确保数据质量达标并适配机器 learning 训练及分析需求，支持从 CSV 或数据库等多源数据中提取、标准化和结构化处理。

引导新用户完成个性化配置，创建包含个人资料、兴趣领域、竞品关注列表及项目结构的可编辑 Markdown 文件，所有设置以自然语言形式存储在知识库中，支持随时手动修改并自动驱动后续智能服务。

根据用户查询自动识别故事元素类型，加载项目设定与运行状态数据，执行角色、势力、物品或伏笔的深度检索，支持对金手指发展、节奏连贯性及紧急度进行智能分析，并生成结构化结果与一致性校验报告。

批量生成高质量图像，自动构造多样化提示词并调用图像生成服务，输出带缩略图索引页的本地图库，支持自定义数量、尺寸、画质及存储路径。

专注为YouTube视频定制高质量脚本，能根据用户偏好自动生成包含强钩子、清晰结构、个性化语调和精准节奏的完整文案，支持教育类、清单体、叙事型等多种形式，并持续学习历史风格以保持频道统一性。

对纳米香蕉提示内容进行多维度校验与优化，通过比对韩文译本确保概念、数值、术语和结构的一致性，并借助网络搜索验证技术细节的真实性，支持按章节批量处理、自动修复及修改后复核。

实现对 LangChain 应用的事件监听与回调处理，支持将模型调用、链执行、工具使用等过程中的状态变化实时推送至外部系统，适用于流式响应、Webhook 集成及全链路追踪场景，提供 WebSocket 与 SSE 等多种通信模式。

提供电子表格的创建、编辑、公式计算与可视化分析能力，支持多种格式文件的读写及动态公式维护，确保财务模型符合专业颜色编码、数字格式和假设管理规范，并通过自动重算与错误检测保障公式零错误。

提供大语言模型应用的全生命周期可观测能力，覆盖开发调试、系统化评测、生产环境监控及自动化测试等场景，支持追踪调用链路、分析性能与成本、构建测试数据集、集成人工与自动反馈，并可无缝对接主流 AI 开发框架。