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$ 使用 meeting-summarizer 技能来完成以下任务：Transform raw meeting transcripts into structured, actionable summaries. 将原始会议记录转换为结构化、可执行的摘要

$ 使用 manifest-build 技能来完成以下任务：Open-source LLM routing and cost tracking plugin. 开源的大语言模型（LLM）路由与成本跟踪插件

$ 使用 metacognition 技能来完成以下任务：Self-reflection engine for AI agents. AI智能体的元认知（自我反思）引擎

$ 使用 meeting-autopilot 技能来完成以下任务：Turn meeting transcripts into operational outputs — action items, decisions, follow-up email drafts, and ticket. 将会议记录转换为可执行成果——行动项、决策、后续邮件草稿和工单

$ 使用 matchmaking 技能来完成以下任务：Agent matchmaking - find meaningful connections for your humans. 智能体配对 - 为人类找到有意义的（智能体）关联

$ 使用 llmcouncil-router 技能来完成以下任务：Route any prompt to the best-performing LLM using peer-reviewed council rankings from LLM Council. 利用LLM Council的同行评审排名，将任意提示词路由至表现最佳的大语言模型（LLM）

$ 使用 mantis-manager 技能来完成以下任务：Manage Mantis Bug Tracker (issues, projects, users, filters, configs) via the official Mantis REST API. 通过Mantis官方REST API管理Mantis缺陷跟踪系统（问题、项目、用户、过滤器、配置）

$ 使用 local-llama-tts 技能来完成以下任务：Local text-to-speech using llama-tts (llama.cpp) and OuteTTS-1.0-0.6B model. 基于llama-tts（llama.cpp）和OuteTTS-1.0-0.6B模型的本地文本转语音功能

$ 使用 lifi-crosschain 技能来完成以下任务：Cross-chain token swaps and bridges via the LI.FI protocol. 通过LI.FI协议实现跨链令牌交换和跨链桥接

$ 使用 llmfit 技能来完成以下任务：Detect local hardware (RAM, CPU, GPU/VRAM) and recommend the best-fit local LLM models with optimal quantization. 检测本地硬件（内存、CPU、GPU/显存），并推荐适配性最佳、量化最优的本地大语言模型（LLM）

$ 使用 lieutenant 技能来完成以下任务：AI agent security and trust verification. AI智能体安全与信任验证

$ 使用 leviathan-news 技能来完成以下任务：Crowdsourced crypto news API. 众包加密货币新闻API