「embed」の検索結果

Expert knowledge for Microsoft Foundry Local (aka Azure AI Foundry Local) development including best practices, decision making, configuration, and integrations & coding patterns. Use when compiling HF models with Olive, using Foundry Local CLI, embeddings/chat/audio APIs, or OpenAI-style integrations, and other Microsoft Foundry Local related development tasks. Not for Microsoft Foundry (use microsoft-foundry), Microsoft Foundry Classic (use microsoft-foundry-classic), Azure Local (use azure-local), Azure Content Understanding in Foundry Tools (use azure-content-understanding).

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Expert knowledge for Azure Health Bot development including best practices, security, configuration, and integrations & coding patterns. Use when wiring Teams/SMS/WhatsApp channels, embedding web chat, calling external APIs, configuring handoff, or enforcing consent, and other Azure Health Bot related development tasks. Not for Azure AI Bot Service (use azure-bot-service), Azure Communication Services (use azure-communication-services), Azure Functions (use azure-functions).

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Turn any skill in this instance into a publish-ready launch article - proof-stat headline, one contrarian thesis, mechanics, war stories from real run history, a mental-model reframe, and the full SKILL.md embedded verbatim so readers can steal it. Optional Higgsfield title banner with --banner.

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LlamaIndex 官方用户文档离线知识库，用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题，也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用；纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。

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千问AI平台（Qianwen AI Platform / DashScope）官方文档离线知识库，用于检索并回答模型选择、API Key、OpenAI 兼容接口、DashScope SDK、文本与多模态生成、图像/视频/语音、Realtime API、Embedding、Reranking、Function Calling、MCP、批量调用、计费、Token Plan、API/SDK/CLI 参考和模型更新等问题，也可基于官方文档生成示例代码与排障建议。当用户提到千问AI平台、Qianwen AI Platform、DashScope、通义千问 API、百炼 API、DASHSCOPE_API_KEY 或具体千问/万相模型接入时使用；千问聊天产品的一般使用、模型原理论文解读或无关的阿里云产品问题不使用。

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Keil MDK 工程构建工具，用于扫描 .uvprojx/.uvproj/.uvmpw 工程、枚举 Target、执行 build/rebuild/clean 并解析构建日志，返回可供 jlink/openocd 复用的产物路径。 flash 子命令仅作为兼容入口保留。当用户提到 Keil、MDK、uVision、UV4、 Target 枚举、编译、重建、清理、烧录、下载固件、flash 时自动触发，也兼容 /keil 显式调用。 即使用户只是说"编译一下"或"烧录到板子上"，只要上下文涉及嵌入式 Keil 工程就应触发此 skill。

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OpenOCD 下载与调试工具，用于探针探测、固件烧录、Flash 擦除、GDB Server 启动、目标复位控制、 Telnet 在线调试（halt/resume/step/寄存器/内存/断点）、GDB 源码级调试，以及 Semihosting/ITM 输出捕获和底层查询。 当用户提到 OpenOCD、ST-Link、CMSIS-DAP、DAPLink、FTDI、烧录固件、擦除 Flash、GDB Server、 reset、interface/target/board 配置、openocd.cfg、在线调试、单步、断点、寄存器查看、 内存读写、semihosting 时自动触发，也兼容 /openocd 显式调用。 即使用户只是说"烧录一下"、"启动 GDB Server"、"擦除芯片"、"看看寄存器"、"单步调试" 或"抓一下 semihosting"，只要上下文涉及 OpenOCD 支持的开源调试器就应触发此 skill。

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GCC 嵌入式工程构建工具（CMake + arm-none-eabi-gcc），用于扫描 CMake 型嵌入式工程、 列出预设、配置、编译、重建、清理和分析 ELF 大小。当用户提到 GCC、arm-none-eabi、 CMake 嵌入式编译、Ninja 构建、ELF 大小分析、arm-gcc、交叉编译、cmake --build、 cmake --preset 时自动触发，也兼容 /gcc 显式调用。即使用户只是说"编译一下"或 "看看固件多大"，只要上下文涉及 CMake 嵌入式 GCC 工程就应触发此 skill。

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J-Link 下载与在线调试工具，用于探测设备、烧录固件、读写内存、查看寄存器、复位目标、读取 RTT/SWO 日志， 以及在线调试（暂停/恢复/单步/断点运行/调用栈/变量查看）。 当用户提到 J-Link、JLink、RTT、烧录固件、写内存、读内存、寄存器查看、目标复位、探针连通性检查、 在线调试、单步、断点、调用栈时自动触发，也兼容 /jlink 显式调用。 即使用户只是说"烧录一下"、"看看 RTT 输出"或"调试一下"，只要上下文涉及 J-Link 探针就应触发此 skill。

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嵌入式网络调试工具，用于发现接口、抓包、分析 pcap/pcapng、做连通性测试、端口扫描和流量统计。 当用户提到 Wireshark、tshark、Npcap、抓包、网络联调、端口扫描、连通性排查、pcap 分析、 网络接口、ping 测试、traceroute、流量统计、Modbus TCP、EtherNet/IP 等网络协议调试时自动触发， 也兼容 /net 显式调用。即使用户只是说"抓个包看看"、"扫一下端口"、"网络通不通"或"分析一下这个 pcap"， 只要上下文中出现具体工具名（tshark、Wireshark、Npcap）、协议名（Modbus TCP、EtherNet/IP、ICMP 等）、 调试动作（抓包、端口扫描、连通性测试、ping、traceroute、流量统计、pcap 分析）或网络接口操作，就应触发此 skill。

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嵌入式 CAN / CAN-FD 调试工具，用于扫描接口、监控报文、发送测试帧、记录日志、数据库文件解码和总线统计。 当用户提到 CAN、CAN-FD、DBC 解码、总线抓包、USB-CAN 联调、报文发送、总线统计、 PCAN、Vector、slcan、CAN 接口扫描、CAN ID 过滤、ASC 日志、BLF 文件时自动触发， 也兼容 /can 显式调用。即使用户只是说"看看 CAN 报文"、"发一帧试试"或"解码一下 DBC"， 只要上下文明确提到 CAN 总线通信的操作或问题就应触发此 skill。

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双向交互终端会话工具，用于串口终端、SSH 交互 Shell、本地 Shell、设备控制台、AT/CLI 菜单、需要保持上下文的交互式调试；当用户提到交互终端、串口终端、SSH 终端、打开 shell、发送命令后继续读输出、保持会话、登录后操作、菜单式命令行时触发，也兼容 /terminal 显式调用。

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嵌入式串口调试工具，用于扫描串口、实时监控、发送数据、记录日志和 Hex 查看。 当用户提到串口、COM 口、UART、AT 命令调试、波特率、Hex 串流、串口抓日志、 串口监控、查看 MCU 输出、二进制协议联调时自动触发，也兼容 /serial 显式调用。 即使用户只是说"看看串口输出"、"发个 AT 命令"或"抓一下日志"，只要上下文涉及 串口通信就应触发此 skill。

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SSH/服务器操作助手。用于远程服务器、user@host、SSH 配置、上传下载、部署、跳板机、隧道、端口转发、服务器命令执行等任务；以 ~/.ssh/config 的 Host 别名为唯一服务器清单，优先密钥认证，通过本 skill 的 Python 脚本封装 OpenSSH 操作。

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Convert YouTube videos to SEO-optimized blog posts. Extract video title, description, and content, then generate a search-engine-friendly blog post with embedded video, cover images, optimized metadata, structured Markdown sections, clean resource blocks, and canonical 5-8 keywords. Auto-generates English filenames and saves to the configured Hexo blog posts directory. Includes tag management rules to maintain a clean, consistent tag taxonomy.

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Use for authorized hardware and embedded interface security research including UART/JTAG discovery, debug pad triage, secure boot overview, and offline firmware extraction support.

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Package an existing talking-head / interview / podcast video with timed, designed GRAPHIC OVERLAY cards — kinetic titles, lower-thirds, data callouts, quotes, side panels, picture-in-picture — synced to the transcript, on a 16:9 / 9:16 / 4:5 canvas of your choice; the clip plays untouched underneath. Trigger on "graphic overlays", "on-screen graphics", "package / dress up my video". Not plain subtitles (/embedded-captions). Unclear → /hyperframes.

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Use when the user sends or generates an image, screenshot, video, audio or file and wants it saved, or asks to find past media (that diagram, the mockup from last week). Ingests and searches with local ChromaDB embeddings.

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Use when implementing GPT chat, streaming, function calling, embeddings for RAG, images, audio or batch jobs, or troubleshooting 429 rate limits and API or TypeScript errors. Stateless OpenAI patterns that prevent 16 documented errors.

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Apply MongoDB data-modeling, indexing, and query rules from access patterns. Use when designing schemas, choosing embed vs reference, or tuning MongoDB query behavior.

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Design relational or document schemas from access patterns, cardinality, and lifecycle. Use when modeling entities, choosing embed vs normalize, or shaping schema boundaries before implementation.

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Embedding strategies, ANN algorithms, hybrid search, RAG chunking strategies, and reranking for semantic search and retrieval.

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Chunking strategies, embedding model selection, hybrid search, reranking, eval metrics

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Vector database implementation for AI/ML applications, semantic search, and RAG systems. Use when building chatbots, search engines, recommendation systems, or similarity-based retrieval. Covers Qdrant (primary), Pinecone, Milvus, pgvector, Chroma, embedding generation (OpenAI, Voyage, Cohere), chunking strategies, and hybrid search patterns.

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