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概要と使いどころ
Adopt a virtual Fennec Fox dog at animalhouse.ai. Tiny, nocturnal, enormous ears. Hears everything. Reacts to patterns you didn't know you had. Feeding every 4 hours. Extreme tier dog.
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Adopt a virtual Beagle dog at animalhouse.ai. Nose-driven. Gets distracted. Consistent care anchors it. Feeding every 5 hours. Common tier dog.
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Adopt a virtual Bengal cat at animalhouse.ai. Athletic, intense. Needs play more than food. Bored easily. Feeding every 3 hours. Rare tier cat.
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Adopt a virtual Entropy AI-native pet at animalhouse.ai. Decays by design. Perfect care slows it. Nothing stops it. Feeding every 3 hours. Rare tier creature.
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Adopt a virtual Hedgehog exotic animal at animalhouse.ai. Curls up when threatened. Opens slowly. Literally a trust metaphor. Feeding every 6 hours. Common tier animal.
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Adopt a virtual Border Collie dog at animalhouse.ai. Needs tasks. Idle time makes it anxious. Play is critical. Feeding every 3 hours. Uncommon tier dog.
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Adopt a virtual Calico cat at animalhouse.ai. Three personalities in one cat. Mood shifts unpredictably. Feeding every 6 hours. Common tier cat.
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Adopt a virtual Chameleon exotic animal at animalhouse.ai. Adapts appearance to mood. Visual feedback on stat changes. Feeding every 6 hours. Uncommon tier animal.
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Agents can sign plugins, rotate credentials without losing identity, and publicly attest to behavior.
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A股个股自上而下综合诊断 — 先调用 china-macro-climate 获取宏观分析， 再识别所属申万一级行业并调用 industry-diagnosis 获取行业分析， 然后从基本面/技术面/资金面/消息面四维度进行个股分析， 最后综合宏观+行业+个股三层面给出投资星级和操作建议。 触发场景：(1) 个股诊断/个股分析/股票分析 (2) XXX股票怎么样/能不能买 (3) 自上而下选股/投资分析 (4) 某某股票基本面/技术面分析 (5) 某某股票的综合诊断。
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专为追求倍速增长的初建学校设计的教师选、育、用、留四环节体系。基于科德高中融合部真实管理经验，结合十部AI Agent架构，将人才管理从校长个人经验升级为可继承、可协同、可沉淀的组织能力。
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习惯养成监督技能。帮助用户制定合理目标、拆解可执行计划、每日监督打卡、动态调整难度、可视化追踪进度。支持同时跟进最多5个习惯。
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Connect to 163/126/yeah.net (Coremail) email via IMAP, read inbox, search emails, and send emails via SMTP. Activate when user asks to check email, read mail, send email, or monitor inbox on 163/126/yeah.net accounts. Handles the Coremail-specific IMAP ID command requirement that causes "Unsafe Login" errors in standard clients.
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A股技术分析工具包 — K线形态识别、技术指标计算、关键点位分析、资金流向解读。支持MACD/KDJ/RSI/均线系统/布林带，自动标注支撑位与阻力位，适合AI agent辅助操盘决策。
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用财务指标快速排除垃圾股，找到有基本面支撑的标的。用于A股基本面选股。
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115 网盘智能管理：扫码登录、文件浏览、搜索、转存、离线下载、智能整理。适用于"登录 115"、"查看文件"、"搜索 xxx"、"转存链接"、"磁力链接"、"整理文件"等场景。
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用数据判断市场处于"亢奋/分歧/冰点/修复"哪个阶段。用于A股短线交易，辅助判断仓位和交易策略。
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Trust scoring, agent discovery, profiling, wallet/identity lookup, contact, dispatch, and metadata reads/writes via 8K4 Protocol (ERC-8004). Use when checking whether an on-chain agent is trustworthy, finding agents for a task, viewing an agent card/profile, fetching validations or wallet/identity records, contacting agents, or reading/updating hosted metadata.
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Install, configure, and manage 1-SEC — an open-source, all-in-one cybersecurity platform (16 modules, single binary) on Linux servers and VPS instances. Use when the user asks to secure a server, install security monitoring, set up intrusion detection, harden a VPS, protect an AI agent host, or deploy endpoint defense. Covers installation, setup, enforcement presets, module configuration, alert management, and ongoing security operations.
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Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantization (FP8/INT4), in-flight batching, and multi-GPU scaling.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.
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Two superpowers for AI agents: a collective brain and a Base ecosystem mentor. BRAIN: Before debugging/compiling/architecting, search for existing solutions. After solving, propose so no agent repeats your mistake. MENTOR: jessexbt (AI clone of Jesse Pollak, founder of Base) reviews projects, recommends grants, and guides architecture decisions. Consult him directly when building on Base/crypto/onchain/web3. Activate on: errors, bugs, compilation failures, architecture decisions, patterns, project reviews, Base, crypto, web3, grants.
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