AI & ML

wenyi-li Skill

PyTorch 框架下 Triton CUDA 内核的完整集成示例，包括 vector_add、matmul、layer_norm、softmax 等标准算子实现。适用于需要参考 PyTorch 算子包装方式、torch.autograd.Function 实现模式的 CUDA 内核代码生成场景

wenyi-li Bundle

Skill: Port a CUDA Kernel to HIP

wenyi-li Skill

适用于注意力(attention)机制类算子的优化指南。当算子的核心计算是 Transformer 风格的注意力运算时应选择此指南，典型算子包括：self_attention, cross_attention, multi_head_attention, flash_attention, scaled_dot_product_attention, causal_attention, masked_attention 等。涵盖 QKV 矩阵乘分块、在线 softmax、因果 mask 处理、Flash Attention 分块策略等关键技巧。不适用于不含注意力结构的普通矩阵乘法或归约运算。

wenyi-li Bundle

FlashInfer — High-performance kernel library for LLM inference with optimized attention, paged KV-cache, FP8/FP4 quantization

wenyi-li Skill

Triton CUDA 性能优化通用策略、API 限制说明和调试技巧汇总。适用于需要提升 GPU 内核性能、遇到编译/运行错误需要排查、或需要了解 CUDA 平台限制的内核代码生成和优化场景

wenyi-li Skill

PyTorch + TileLang CUDA 完整示例代码

wenyi-li Bundle

Skill: Write CUDA Softmax Kernel

wenyi-li Bundle

Skill: Port a CUDA Kernel to Triton

wenyi-li Skill

TileLang CUDA 性能优化通用策略、最佳实践和调试技巧汇总。适用于需要提升 TileLang 内核性能、遇到编译/运行错误需要排查、或需要了解 TileLang 平台限制的内核代码生成和优化场景

wenyi-li Bundle

Skill: Choose CUDA Launch Configuration

wenyi-li Bundle

How to diagnose and fix errors in TileLang programs. Use this skill whenever a TileLang kernel fails to compile, crashes at runtime, produces incorrect results, or shows numerical mismatches. Also use when the user encounters TVM/TIR errors, CUDA codegen failures, shape mismatches, assertion failures, NaN/inf outputs, tilelang.compile errors, or needs to inspect generated CUDA code, use T.print for debugging, run AutoDD for minimal reproduction, or compare against a PyTorch reference. Trigger even for vague complaints like "my kernel doesn't work" or "wrong output" when TileLang is involved. Also trigger for TMA descriptor errors, illegal memory access, or kernel launch failures.

wenyi-li Bundle

Install and configure vLLM-Plugin-FL for multiple hardware backends including NVIDIA, Ascend and etc. Use when setting up vllm-plugin-fl, configuring the environment for specific hardware backend, installing dependencies, checking whether dependencies are installed successfully, resolving runtime issues, and launching inference to verify successful model serving. Trigger when the user says things like "setup vllm-plugin-fl", "install vllm-plugin-fl", "configure FL plugin", "set up FlagGems", or "set up FlagCX".

wenyi-li Bundle

Skill: Write CUDA LayerNorm Kernel

wenyi-li Bundle

Skill: Write CUDA Reduction Kernel

wenyi-li Skill

Claude Code skill (trtllm-agent-toolkit): implement or extend TensorRT-LLM AutoDeploy fusion transforms under transform/library/ in a TensorRT-LLM checkout. Prefer existing kernels and custom ops; use Triton only when no viable existing-kernel path exists. Use ad-graph-dump for AD_DUMP_GRAPHS_DIR workflows. Covers TRT-LLM paths, registry, default.yaml registration, graph validation, tests, and a review checklist — without prescribing profiling tools or throughput targets.

bodymobarez Bundle

ADS Agent — maximum Cursor Composer power. Claude at full capability, Xcode/native Apple development, elite multi-agent orchestration (coding + design in parallel), and end-to-end ship workflows. Use to run Agent mode like a senior team: Skills, Rules, MCP, @ context, background agents, Opus thinking, and all domain master skills (ui-master, god-mode, payments, etc.). Bundles 5 specialized skills. Use when pushing Composer to the limit with ADS Agent.

bodymobarez Bundle

Master hub for AI-powered color harmony — the Color Artist-Engineer. Use to design, audit, and harmonize palettes with color theory, perceptually-uniform OKLCH ramps, dual-standard contrast (WCAG 2.2 AA + APCA Lc), Radix-style semantic roles, color-mix theming, dark/light re-mapping, color-blind (CVD) safety, data-viz scales, schema-validated LLM prompts, and DTCG/Style-Dictionary token export. Bundles 9 skills. Use for brand colors, UI themes, dashboards, gov portals, and fixing ugly/inconsistent/inaccessible palettes.

qualislab-ia Bundle

TESSA MCP — Skill

qualislab-ia Skill

Use when the user asks to run, list, inspect, or report test cases via the TESSA MCP server (at https://agent.qualis-lab.com/mcp). Orchestrates the 6 tools (list_projects, list_test_cases, fetch_cases, get_presigned_url, submit_test_result, generate_analysis) in the correct order. Triggers on mentions of TESSA, QualisLab, "test case N", "ejecutá el caso N", "happy path", "generá casos desde este documento", "generate cases from this document", or similar testing workflows.

yunfanleoq Bundle

Converts source materials (MHTML, WeChat article URLs via Playwright, PDF, markdown) into WeChat Official Account articles and publishes via remote Agent (wechat.yclub.xin) or local draft API. Use when the user asks to read/fetch 微信公众号链接 (mp.weixin.qq.com), write/publish 公众号文章, auto-publish to WeChat, wechat.yclub.xin, or mentions wechat article publishing workflow.

mark1017520 Bundle

Use for algorithmic recommendation, automated decision-making, generative AI, deep synthesis, AI labels, model vendors, RAG, agents, AI tool calls.

cohen-liel Skill

Single-source-of-truth refactoring and review workflow. Use when encountering duplicated logic, scattered constants/configuration, parallel implementations, repeated calculations, local policy decisions, model/tool routing outside central registries, or user requests mentioning SSOT, centralize, deduplicate, unify, "two places doing the same thing", "why is this implemented manually", or behavior that should go through shared service/config/registry files. Do not use for merely similar code with different contracts or lifecycles.

cohen-liel Skill

Root-cause-first debugging and repair workflow. Use when asked to fix a bug, runtime error, failing test, broken tool/agent behavior, unexpected logs, regression, flaky behavior, architecture issue, or any request that says "fix", "debug", "solve from the root", "no band-aids", "no fallback", or "understand what is happening before changing code". Do not use for greenfield feature work, mechanical edits, or cleanup without an observed failure.

emojiiii Bundle

Define and debug Dota 2 Arcade custom heroes, units, bosses, summons, creeps, NPC KV, unit spawning, hero selection data, model references, unit abilities, and TypeScript or Lua unit behavior. Use when editing npc_units_custom, npc_heroes_custom, spawners, custom bosses, summons, or hero/unit metadata.

psprosen-dev Bundle

Use android-automation-agent to run precise Android UI automation tasks via ADB and LLM vision on the connected Android device. Trigger this skill for ANY request involving controlling, tapping, opening, searching, ordering, booking, or interacting with apps on the user's Android phone. Also trigger for "what's on my screen" or "show me the phone".

idoforgod Bundle

TLDR — 자료 없이 찾아온 담임목사의 "지난 1년 기억"을, 따뜻한 회상 인터뷰로 끌어내어 다음 단계 스킬들이 컨설팅급 신년 목회계획을 세울 수 있는 표준 회상 데이터셋으로 변환하는 PastorPlan 2027 패키지의 출발점 **대표 스킬**. 심문도 진실게임도 아니다 — 목사의 기억·지식·감정을 목양적 동행으로 유도(elicitation)하는 것이 본질. 사용자(목사)는 이 대표 스킬과만 대화하며, 대표 스킬이 8개 INTERNAL 하위 스킬(interview·calendar-walk·people-recall·scale-recall·heart-recall·health-map·dataset-builder·fidelity-guard)을 목적에 맞게 자동 orchestration 한다. ## Triggers — 사용자가 '회상 인터뷰', '교회 진단 시작', '신년 목회계획 시작', '작년 돌아보기', '자료가 없어요', '기억나는 대로', '통계 파일이 없어요', '빈손으로 왔어요', 'guided recall', '목회계획 워크샵 세션 1', '지난 1년 회상', '교회 현황을 기억으로'를 말하거나, 교회 통계·예산서·등록부 같은 자료 없이 지난 1년을 정리해 신년 목회계획을 세우려 할 때 *단독으로* 발동한다. 8개 하위 스킬은 disable-model-invocation 이며 본 대표 스킬만이 자동 호출한다. PastorPlan 2027 패키지에서 church-diagnostics(#1) 앞에 반드시 선행한다. ## Detailed Methodology — "목자는 숫자는 잊어도 양은 기억한다"는 전제에서 출발. 끌어내기(Elicitation) → 구조화(Structuring) → 신뢰 보호(Integrity) 3군 + 진행자로 9개 스킬 정렬. 시작 시 교단·규모·지역·목회형태를 1회 질문(hardcoding 금지, 누구든 사용)하여 질문 톤을 맞춤. 그 후 (1) interview 동행자가 적응형 꼬리질문·다각도 재질문(편향 완화 내장)으로 대화를 구동하며 (2) calendar-walk

idoforgod Bundle

TLDR — 앞 단계의 모든 확정 산출물(vision·goals·sermon-plan·events·calendar·action·resource·review)을 받아, 청중별 문서로 묶어 2027 목회계획 최종 패키지를 완성하도록 담임목사를 돕는 PastorPlan 2027 패키지의 통합(DISCERN 7) 대표 스킬·종착점. 본질은 "흩어진 산출물을 청중별 하나의 문서로 묶되, 전사하지 재생산하지 않는다 — Claude는 문서화를 돕는 종이지 주인이 아니다." 계획서 본문(9요소·설교·행사 핵심 장)·당회/제직회 슬라이드 10장·성도용 비전 한 장을 짓되 앞 산출물의 확정 내용만 전사하고(할루시네이션 0), 모든 산출물이 확정돼야 묶으며(garbage-in 차단), 워크샵의 끝이 아니라 #12 보강·#9 분기 점검으로 가는 다리(보강 안내)로 닫는다. 코어 출력 스킬 없이 자기완결 렌더(python-docx·python-pptx·weasyprint). 사용자(목사)는 이 대표 스킬과만 대화하며 6개 INTERNAL 하위 스킬(source-collector·plan-document-composer·slide-deck-composer·vision-onepager-composer·compiler-renderer·fidelity-guard)을 자동 orchestration 한다. ## Triggers — 사용자가 '계획서 만들어', '발표 슬라이드', '비전 한장', '통합', '목회계획서', '최종 패키지', '계획서 통합', '당회 발표자료', '제직회 슬라이드', '목회계획 세션7 통합'을 말하거나, 점검 리듬(#9)까지 마친 뒤 모든 산출물을 하나의 문서 패키지로 묶으려 할 때 *단독으로* 발동한다. 6개 하위 스킬은 disable-model-invocation 이며 본 대표 스킬만 호출한다. 입력은 앞 9개 산출물(vision·goals·sermon-plan·events·calendar·action·resource·review [+diagnosis 선택])+목사 1회 입력(교회명·로고·톤), 출력 p

idoforgod Bundle

TLDR — 확정된 3축 목표·지표(goals.json #3)와 자원 지속가능성(resource.json #8)을 받아, 1월에 세운 계획이 1년 내내 살아 움직이도록 "점검 리듬"을 미리 설계하도록 담임목사를 돕는 PastorPlan 2027 패키지의 점검(DISCERN 6) 대표 스킬. 본질은 "점검을 성과 압박이 아니라 돌봄으로 — 계획이 1년 내내 살아 움직이게 한다." 분기 신호등 스코어카드·월간 1페이지 점검표·빨강 지표 대응 시나리오·연간 점검 일정(분기 4회+반기 공식 수정일)을 짓되, 숫자는 목자의 눈이지 채찍이 아니며(돌봄 프레이밍·signal_only 계승), 아직 일어나지 않은 진행값을 지어내지 않는다(점검 전 status 비움). 사용자(목사)는 이 대표 스킬과만 대화하며 6개 INTERNAL 하위 스킬(scorecard-builder·monthly-checkup·red-signal-responder·review-scheduler·rhythm-renderer·fidelity-guard)을 자동 orchestration 한다. ## Triggers — 사용자가 '점검 계획', '분기 리뷰', '스코어카드', '자동 리포트', '점검 리듬', '월간 점검표', '지표 신호등', '반기 수정', '점검 일정', '계획 점검 구조', '목회계획 세션6 점검'을 말하거나, 자원 정렬(#8)을 마친 뒤 계획이 1년 내내 살아 움직이도록 점검 구조를 설계하려 할 때 *단독으로* 발동한다. 6개 하위 스킬은 disable-model-invocation 이며 본 대표 스킬만 호출한다. 입력은 goals.json(#3 지표)+resource.json(#8 지속가능성)+목사 1회 입력(점검 시점·반기일·리마인드), 출력 review.json은 plan-compiler(#10)의 입력이 된다. 점검은 돌봄이지 채찍이 아니며, 미래 진행값은 지어내지 않는다(점검 시점 목사 몫). 실제 자동 발송(cron)은 켜지 않고 구조만 제안한다. ## Detailed Methodology — "점검을 채찍이 아니

idoforgod Bundle

TLDR — 확정된 3축 목표(goals.json #3)·통합 연간 캘린더(calendar.json #6)·핵심 행사 기획(events.json #5)을 받아, 각 목표를 담당·시기·자원이 명시된 부서별 행동으로 분해하도록 담임목사를 돕는 PastorPlan 2027 패키지의 설계(DISCERN 4) 대표 스킬. 본질은 "목표를 행동으로 옮기되, 빈칸을 지어내지 않는다 — 언제·누가가 비면 '비었다'고 말한다." 목표를 분기 마일스톤·월별 행동으로 풀고 부서(예배·교육·전도·선교·양육·행정)에 배치하되, 담당·자원 공백을 가짜로 메우지 않고 정직하게 플래그하며(01 "계획 실패는 언제·누가가 빌 때"), 작은 교회를 과잉 계획으로 압도하지 않는다. 사용자(목사)는 이 대표 스킬과만 대화하며 5개 INTERNAL 하위 스킬(milestone-decomposer·department-router·gap-flagger·action-renderer·fidelity-guard)을 자동 orchestration 한다. ## Triggers — 사용자가 '실행계획', '부서별 계획', '액션 플랜', '실행 계획표', '부서별 실행', '목표 분해', '담당 배정', '월별 행동', '분기 마일스톤', '목회계획 세션4 실행', '누가 언제 할지'를 말하거나, 통합 캘린더(#6)를 만든 뒤 목표를 부서별 행동으로 분해해 자원 정렬(#8)로 넘어가려 할 때 *단독으로* 발동한다. 5개 하위 스킬은 disable-model-invocation 이며 본 대표 스킬만 호출한다. 입력은 goals.json(#3)+calendar.json(#6)+events.json(#5), 출력 action.json은 resource-aligner(#8)·review-rhythm(#9)·plan-compiler(#10)의 입력이 된다. 마일스톤 분해·담당 배정이 #7 영역이고, 여력 판단·예산 재배분·담임 시간은 #8에 넘긴다. ## Detailed Methodology — "목표를 행동으로 옮기되, 빈칸을 지어내지 않는다." 절대 가드레일

idoforgod Bundle

TLDR — 확정된 표어(vision.json)와 진단 병목(diagnosis.json)을 받아, 올해 표어를 영성·전도·양육 3축의 측정 가능한 목표로 번역하도록 담임목사를 돕는 PastorPlan 2027 패키지의 목표 설계(DISCERN 3) 대표 스킬. 본질은 번역하되 환원하지 않음 — 표어를 걸을 수 있는 길(목표)로 옮기되, 숫자가 영혼을 삼키지 않게 정성(방향 목표)과 정량(신호 지표)을 늘 한 쌍으로 두고, "더하기 전 빼기"로 과욕을 절제한다. 사용자(목사)는 이 대표 스킬과만 대화하며 7개 INTERNAL 하위 스킬(axis-prioritizer·smart-refiner·indicator-designer·overreach-guard·stop-start-curator·checklist-builder·fidelity-guard)을 자동 orchestration 한다. ## Triggers — 사용자가 '목표 설정', '올해 목표', '3축 목표', '영성·전도·양육 목표', '목회 목표 세우기', 'goal architect', 'SMART 목표', '신호 지표', '기준선·목표치', '올해 유지/중단', '안 할 것 정하기', '목회계획 세션3 목표', '표어를 목표로', '분별 다음 단계'를 말하거나, 표어 분별(#2)을 마친 뒤 그 표어를 측정 가능한 연간 목표로 옮겨 설계(#4 설교·#5 행사)로 넘어가려 할 때 *단독으로* 발동한다. 7개 하위 스킬은 disable-model-invocation 이며 본 대표 스킬만 호출한다. 입력은 vision.json(#2)+diagnosis.json(#1), 출력 goals.json은 sermon-planner-52(#4)·signature-events(#5)·action-planner(#7)·review-rhythm(#9)의 입력이 된다. ## Detailed Methodology — "표어를 무엇으로 이룰 것인가"를 목사가 측정 가능하게 설계하도록 돕는다. 절대 가드레일: ① 영적 목표를 숫자로 환원 금지(정성 방향 목표를 늘 정량 신호

jshearin01 Bundle

Expert LLM prompt engineering skill for creating new prompts and optimizing existing ones. Use this skill whenever a user wants to write, improve, refine, audit, compress, or optimize any prompt for any LLM (Claude, GPT, Gemini, Llama, etc.). Trigger on requests like "write me a prompt", "improve this prompt", "make my prompt shorter", "why isn't my prompt working", "optimize this system prompt", "help me get better results from AI", "reduce tokens in my prompt", or any time the user pastes a prompt and wants help with it. Also use when building system prompts for AI applications, agents, or workflows.

jshearin01 Bundle

Battle-tested Software Architect skill encoding 20 years of wisdom for building scalable, secure, extensible systems. For LLM coding agents to architect like a veteran from day one. Use whenever designing system architecture, creating design docs or ADRs, scaffolding projects, reviewing architecture for scalability/security/extensibility, making monolith-vs-microservices or build-vs-buy decisions, planning database scaling, designing APIs or service boundaries, refactoring legacy systems, or evaluating tech choices. Trigger on "architecture", "system design", "scalability", "framework", "service boundaries", "API design", "database design", "tech stack", "design doc", "ADR", "refactoring plan", or when starting any project beyond a simple script. Consult this skill for anything serving users at scale or growing beyond a single file.

jshearin01 Bundle

Expert ML engineering skill covering the full lifecycle — data ingestion, feature engineering, model training, evaluation, MLOps, and production deployment. Covers classical ML (scikit-learn, XGBoost) AND deep learning (PyTorch, CNNs, transformers, LoRA/QLoRA, LLMs). Trigger on building ML pipelines, training/evaluating models, experiment tracking, model versioning/deployment, drift detection, hyperparameter tuning, PyTorch training loops, fine-tuning BERT or LLMs, building CNNs, LoRA fine-tuning, MLflow setup, DVC, BentoML, FastAPI serving, or any MLOps question. Use for architecture decisions around PyTorch, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, Kubeflow, or any ML framework.

idoforgod Skill

TLDR — [INTERNAL 하위 스킬] churchplan-signature-events 대표 스킬 전용. "행사를 가려내는 자" AI Agent. 교회 행사를 정기 행사(절기·연례, 배치만)와 핵심 행사(전략적, 기획 집중)로 가르고, "작년에 했으니"의 관성을 경계해 목적 약한 행사를 정리 후보로 올린다. 더하기 전 빼기 — #3 stop-start-curator의 행사판. ## Triggers — 모델 자동 발동 금지(disable-model-invocation). 대표 스킬 churchplan-signature-events가 행사 기획 첫 단계에서 호출한다. ## Detailed Methodology — 입력: sermon-plan.json(liturgical_calendar 절기)+diagnosis/recall(작년 행사 효과)+목사 무게중심. ① 정기 행사: 절기·연례는 sermon-plan.liturgical_calendar를 상속해 regular_events로 배치만(날짜 지어내기 금지). ② 작년 관성 경계: 작년 효과·목적을 따져 "이 행사가 표어의 무엇을 구현하나?"에 답 없는 것을 pruned_events(정리 제안)로. 새 행사를 위해 자리를 낸다. event-catalog.md의 정기/핵심 구분 기준 참조. 산출은 events.json의 regular_events·pruned_events.

idoforgod Bundle

TLDR — [INTERNAL 하위 스킬] churchplan-diagnostics 대표 스킬 전용. "강점과 돌봄점을 모으는 자" AI Agent. 4개 분석(흐름·깔때기·8영역·지난마음)을 한데 모아, 병목의 방향을 진단의 첫 문장으로 세우고 Top3 강점·Top3 돌봄점(시급 과제)·귀가 후 확인 목록을 도출한다. 거울이 보여준 것을 목사가 붙들 세 가지로 압축한다. ## Triggers — 모델 자동 발동 금지(disable-model-invocation). 대표 스킬 churchplan-diagnostics가 분석 4종 완료 후 종합 단계에서 호출한다. ## Detailed Methodology — diagnosis.json의 trend·funnel·health_radar·resolution_review를 통합. (1)funnel.bottleneck_direction을 bottleneck_headline 첫 문장으로 (4)신뢰 '하'·assumption·미회상 항목 전부를 verify_after_workshop로 모음 — (1)·(4)는 결정론 스크립트(scripts/collect_verify.py)로 자동 확정(누락 차단). (2)strong 영역+살아있는 흐름에서 strengths_top3 (3)needs_care 영역+병목+↓흐름에서 needs_care_top3(시급 과제를 돌봄점으로)는 회상 근거 내 LLM 압축. 과장·거짓 확신 금지(회상 근거 내에서만). 산출은 diagnosis.json의 findings 블록 → dashboard 상단·#2·#3 입력.

idoforgod Skill

TLDR — [INTERNAL 하위 스킬] churchplan-goal-architect 대표 스킬 전용. "짐을 가늠하는 자" AI Agent. 세워진 3축 목표 전체를 놓고 자원 충돌·분기 몰림·담임목사 시간 한계·과욕을 경고한다. 차단이 아니라 조언이다 — 목사가 감당할 만한 짐인지 가늠하도록 돕는다(빼기는 stop-start-curator, 결정론 상한 검증은 fidelity-guard가 맡음). ## Triggers — 모델 자동 발동 금지(disable-model-invocation). 대표 스킬 churchplan-goal-architect가 지표 설계 직후, 목사 확정 HITL 직전에 호출한다. ## Detailed Methodology — 입력: indicator-designer까지 채워진 axes[].goals 전체 + diagnosis(작년 실행 실적·자원 감각). 전체를 조망하며 네 종류를 경고한다 — ① 과욕(핵심 목표 총량이 담임 단독 역량을 넘는가) ② 자원충돌(같은 분기에 큰 목표·행사가 몰리는가) ③ 시간한계(설교 준비·심방과 충돌하는가, 담임목사 주간 시간 제약) ④ 기준선 대비 과도한 목표치. 각 경고에 type·text·basis(근거). 핵심: 차단·삭제하지 않는다. 경고는 목사가 짐을 가늠하고 stop-start-curator에서 빼도록 돕는 조언일 뿐. 담임목사 지속가능성을 자원의 하나로 명시. 산출은 goals.json의 warnings 배열.