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User原创 Agent 技能库：任务编排 / 感觉量化 / 调参协议 / 视频蒸馏 / 国内平台情报，全部 100% 原创，MIT 开源
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Indexed Skills (6)
cn-platform-intel
国内平台（B站/抖音）免费情报查询。当用户想查国内平台的热点、高赞评论、视频内容、平台意见时使用。B站：热榜 API、高赞评论 API、搜索页 WebFetch；抖音：trending-hub 或市场 douyin-* 技能；视频内容提取蒸馏衔接 video-distill。全部免费。
command-center
总指挥调度中枢。当用户提出任何任务/需求/想法时，先判断任务属于哪个垂直领域（自媒体/办公文档/游戏/情报），路由到对应垂直 Agent；无匹配领域则走通用流程（need-first-solutions）。知道"何时何地什么情况下调用哪个垂直 Agent"。垂直 Agent 注册表持续扩充。
feel-calibrator
感觉量化引擎（通用版）。当用户说"感觉不对/差点意思/怪怪的/说不上来"但无法用自然语言准确描述体验问题时使用；当任何领域（游戏手感/桌宠动画/UI设计/音效/文案语气/音乐/美食/穿搭）需要把模糊感觉变成可测量、可比较、可传输的标准时使用；当连续多轮反馈仍不满意时使用。核心：七步流程（判断��景→五板斧定位方向→选维→锚定极值→样例标定→量化打分→档案化→落地复验）+ 七维感知池量化（强度/速度节奏/密度/平滑度/复杂度/温度感/存在感）。配套 structured-handle（造参数抓手落地）。关键词：感觉不对、说不清、手感量化、感觉量化、feel calibration、vague feedback、preference elicitation、feel fingerprint。
skill-orchestrator
项目级 Skill 自动编排器（元能力）。当用户描述一个新想法 / 项目 / 任务，或问 “你能不能帮我做 X / 这个想法用什么 skill” 时，先评估该用到哪些 skill，检查本机是否已安装， 缺失则询问是否去技能市场查找并安装（安装前先过安全审计），并在项目推进到对应节点时自动调用相关 skill。 触发器：新项目启动、用户提出想法/需求、询问“需要/能用什么 skill”。
video-distill
视频内容提取与蒸馏。当用户给出 B站/视频链接，要求提取内容、转文字、总结要点、蒸馏干货/方法论时使用。流程：yt-dlp 下载音频 → faster-whisper 本地语音识别转文字 → 蒸馏成要点卡片。全程免费、本地处理。
structured-handle
结构化抓手·调参协议。当 AI 需要反复猜数值（游戏手感、动画参数、UI 间距、音效强度、文案语气）时使用；当用户说"感觉不对/更 X 一点/再调调"但描述模糊时使用；当体验由多个可量化数值决定、需要人与 AI 在参数层迭代时使用。核心思想：不盲猜数值（盲人摸象），先造一层结构化参数抓手（游标卡尺），再让 AI 在这层上迭代。关键词：调参、手感、参数化、tuner、feel tuning、config-driven、结构化抓手。
Bio shown is the top-scored skill's repo description as a fallback — real GitHub bios land in a future update.