Cutile Python Skill
協助處理 Cutile Python 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
這裡收錄 repo 裡找得到的完整 SKILL.md、awesome-agent-skills 上游索引,以及 skill repo 的技能商店與本地落地版。頁面上的標題、用途、說明與 Skill 內容都會整理成台灣慣用正體中文;來源連結會保留下來。
沒有符合條件的 Skill。
協助處理 Cutile Python 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Iteratively optimize cuTile kernel performance through systematic profiling, bottleneck analysis, IR comparison, 與 targeted tuning。
Integrate TileGym kernels into Hugging Face `transformers` models by replacing the library's submodule(s) 與 certain class(es)' implementations, 與 patching certain class(es)' in..。
Manage 與 monitor VSS alerts after the alerts profile is deployed。
Deploy, debug, 或 tear down any VSS profile 使用 a compose-centric 工作流 — config (dry-run) 搭配 env overrides, review resolved compose, then compose up。
Produce video analysis reports by discovering the deployed VSS agent, querying POST /generate 用於 a timestamped captioned summary of the clip, then formatting the agent reply as th..。
> Use this skill when working 搭配 the RTVI VLM 或 RT-VLM microservice API on VSS 3.1。
Query video analytics data 與 metrics from Elastic search via the VA-MCP server (port 9901)。
Search video archives 使用 natural language — find events, objects, actions, 與 people across recorded video 使用 fusion search (Cosmos Embed1 semantic search + CV attribute sea..。
Summarize a video by calling the VLM NIM 或 the Long Video Summarization (LVS) microservice directly。
協助處理 Video Understanding 設計 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Query VIOS REST APIs: sensor list, recording timelines, video clip extraction, snapshot capture, add/delete sensors 與 streams。
產生 video summary reports 使用 the VSS video_search_frag extension 搭配 Long Video Summarization (LVS), Enterprise RAG knowledge retrieval, 與 human-in-the-loop parameter co..。
產生 and explore ideas。
建立 and manage command structures。
Manage conditional pauses 或 delays。
協助處理 Defense IN Depth 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
協助處理 Dispatching Parallel Agents 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Implement 與 run strategic plans。
協助處理 Finishing A Development Branch 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Process 與 incorporate code feedback。
協助處理 Requesting CODE Review 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Investigate 與 identify fundamental problems。
Distribute 與 communicate capabilities。
Development 使用 multiple sub-agents。
Lab environment 用於 Claude superpowers。
協助處理 Systematic Debugging 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
撰寫 測試 before implementing code。
協助處理 Testing ANTI Patterns 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
協助處理 Testing Skills WITH Subagents 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
協助處理 Using GIT Worktrees 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
協助處理 Using Superpowers 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
協助處理 Verification Before Completion 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
建立 strategic 檔案。
Develop 與 document capabilities。
Claude skills 用於 founders 搭配 packaged startup 工作流。
協助處理 Pypict 測試 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
AI-powered PPT generation 搭配 document analysis 與 styled images。
YouTube clip generation 與 editing 搭配 automated 工作流。
協助處理 Openaccountants 相關工作,並依原始 Skill 說明完成設定與執行。
Build, review, 與 architect ASP.NET Core apps (Blazor, MVC, Minimal APIs, etc.)。
Build, scaffold, 與 troubleshoot ChatGPT Apps SDK apps 搭配 MCP server 與 widget UI。
部署 apps to Cloudflare 使用 Workers, Pages, 與 platform services。
建置 and test web games iteratively 使用 Playwright 搭配 time-stepping。
Read, create, 與 edit .docx 檔案 搭配 formatting 與 layout fidelity。
Use the Figma MCP server to fetch design context 與 translate nodes into production code。
串接 Figma design 元件 to code 元件 使用 Code Connect。
Rules 用於 implementing Figma designs 使用 the Figma MCP server。
建立 a new blank Figma file 或 FigJam file。
Translate app pages 與 layouts into Figma 使用 design system tokens。
建置 or update a professional-grade design system in Figma from a codebase。
Translate Figma designs into production-ready code 搭配 1:1 visual fidelity。
Prerequisite skill 用於 every use_figma tool call — write/read actions in Figma context。
建立 visually strong landing pages, websites, 與 app UIs 搭配 restrained composition。
Address review 與 issue comments on open GitHub PRs via CLI。
Debug 與 fix failing GitHub Actions PR checks 使用 log inspection。
產生 and edit images 使用 OpenAI's Image API 用於 projects。
建立 clean, reproducible Jupyter notebooks 用於 experiments 與 tutorials。
Manage issues, projects, 與 team 工作流 in Linear。
Automate Netlify 部署s 搭配 CLI auth, linking, 與 environment support。