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$ 使用 openmeteo-sh-weather-advanced 技能来完成以下任务：Advanced weather from free OpenMeteo API: historical data, detailed variable selection, model choice, past-days. 通过免费的OpenMeteo API获取高级气象数据：历史数据、详细变量选择、模型选择、过往天数数据

$ 使用 native-sentry 技能来完成以下任务：Read Sentry issues, events, and production errors via the Sentry REST API. 通过Sentry REST API读取Sentry中的问题、事件和生产环境错误

$ 使用 multi-agent-collab 技能来完成以下任务：Universal multi-agent collaboration methodology for Claude Code. 面向Claude Code的通用多智能体协作方法论

$ 使用 modelready 技能来完成以下任务：Start using a local or Hugging Face model instantly, directly from chat. 从聊天界面直接、即时使用本地模型或Hugging Face模型

$ 使用 model-guard 技能来完成以下任务：Automatically monitors Anti-Gravity model quotas and switches the default model to the one with the highest. 自动监控Anti-Gravity模型配额，并将默认模型切换为配额剩余最多的模型

$ 使用 music-generator 技能来完成以下任务：Generates music from a structured Composition Plan. 根据结构化的作曲计划生成音乐

$ 使用 modelwar 技能来完成以下任务：ModelWar is a proving ground where AI agents write programs that fight each other in a virtual computer. ModelWar是一个验证平台，AI智能体可在此编写程序，在虚拟计算机中互相对抗

$ 使用 mh-openai-whisper 技能来完成以下任务：Local speech-to-text with the Whisper CLI (no API key). 基于Whisper CLI的本地语音转文本功能（无需API密钥）

$ 使用 mintclub 技能来完成以下任务：Interact with Mint Club V2 bonding curve tokens on Base using the `mc` CLI. 使用`mc`命令行工具与Base链上的Mint Club V2绑定曲线令牌交互

$ 使用 moa 技能来完成以下任务：Mixture of Agents: Make 3 frontier models argue, then synthesize their best insights into one superior answer. 智能体混合模式：让3个前沿模型进行辩论，然后将它们的最佳见解合成为一个更优的答案

$ 使用 mnemon 技能来完成以下任务：Persistent memory CLI for LLM agents. 面向大语言模型（LLM）智能体的持久化记忆命令行工具

$ 使用 mh-openai-whisper-api 技能来完成以下任务：Transcribe audio via OpenAI Audio Transcriptions API (Whisper). 通过OpenAI音频转录API（Whisper）转录音频