VectifyAI/OpenKB

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用于推理Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码及掩码解码等核心概念。帮助用户理解注意力为何优于循环模型，解释长距离依赖处理、并行性及编码器-解码器交互原理。

5 skills 4,937

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比较Transformer与RNN/LSTM/卷积模型询问自注意力或多头注意力工作原理解释位置编码或掩码机制的必要性分析注意力如何缩短路径长度或提升并行性

examples/skills/transformer-attention/SKILL.md

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用于根据知识库内容生成单文件HTML演示文稿，采用特定视觉风格，支持键盘导航。

用户要求制作幻灯片或PPT 基于知识库内容生成演示稿

skills/openkb-deck-editorial/SKILL.md

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用于查询用户通过 OpenKB 构建的知识库内容，支持概念综合、实体问答及文档检索。需先定位知识库路径，严格防范提示注入，仅处理 OpenKB 生成的 wiki 数据。

询问 OpenKB 知识库中的内容提及 openkb 命令或 .openkb/ 目录需要跨文档知识综合或实体信息查询

skills/openkb/SKILL.md

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根据用户提供的知识库内容，生成具有赛博朋克、霓虹发光及毛玻璃视觉风格的单文件HTML演示文稿。支持键盘导航与全屏播放，严格限制使用本地字体和自包含资源，确保输出为独立的幻灯片文件。

用户要求制作PPT或幻灯片指定需要暗色、霓虹、科技风或炫酷视觉效果基于openkb编译内容进行展示

skills/openkb-deck-neon/SKILL.md

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审查生成的HTML演示文稿，修复CSS特异性冲突导致的幻灯片堆叠、缺失键盘导航及外部资源引用问题。通过原子写入方式就地修补文件，确保视觉正确性与结构完整性，不修改原始内容。

审查单页HTML演示文稿的视觉质量修复CSS特异性导致的幻灯片显示异常检查并补全键盘导航功能验证演示文稿的自包含性

skills/openkb-html-critic/SKILL.md

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