lovstudio-finder-action
用于生成 macOS Finder 右键菜单动作的技能：根据描述自动判断用 Automator Quick Action（右键文件/文件夹）还是 Finder Sync Extension（右键空白处，Swift + xcodegen），并给出脚本、工程模板、构建安装与验证步骤。
Skill 广场
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更新于 11-16 00:04
通用与其它
53,843 个结果
lovstudio-gh-contribute
lovstudio-gh-contribute 是一个面向 GitHub 上游仓库的贡献流程技能，帮助把本地改动整理成干净、专业的 Pull Request，覆盖 fork、克隆、建分支、提交、推送与开 PR 全流程，并能在改动涉及不相关关注点时拆分为多个 PR。
lovstudio-gh-tidy
lovstudio-gh-tidy 是一个交互式 GitHub 仓库清理技能，可一次性扫描开放 issue、PR、陈旧分支和孤立标签，展示摘要与分析后询问用户处理方式，并通过 gh CLI 执行关闭、合并、删除等操作。
lovstudio-obsidian-reset-cache
重置 Obsidian 缓存的技能，用于解决 Obsidian 启动时卡在 "Loading cache..." 无法打开的问题。触发条件为用户提及 Obsidian 卡住、loading cache 或需要重置缓存。
lov-ataru-indexing
该技能用于检查并构建本机 Ataru 会话记忆索引，使无界面调用方在检索之前获得可检索（searchable）状态。它把本机 AI 会话历史的 Ataru 索引带到可检索状态，并返回一份可用以判断的 JSON 报告，说明当前能否检索、还差多少、本次做了什么。它只负责索引运维，不负责检索本身；检索由 lov-ataru-search 处理。适用时机包括：当用户的 Ataru 索引没有更新需要重建、需要先确认本地记忆索引是否可用、或在检索前协助构建或修复本地 Ataru 记忆索引。不适用于用户要查找历史问题解决结果（应交给 lov-ataru-search），也不适用于讨论 Ataru 界面、发布或代码改动（属于产品开发任务）。依赖 Python 3.8+（仅标准库）以及本机安装的 Ataru 0.41.3 或更新版本。
lov-clash-tun-doctor
用于诊断并修复 Clash Verge Rev TUN 模式下应用联网故障的技能，通过只读诊断与可回滚修复定位路由、规则优先级、残留运行状态、代理超时或 IPv6 等具体原因，仅处理排障场景，不涉及订阅获取、节点购买或绕过组织网络策略。
lov-fact-check
lov-fact-check 是一个事实核查技能，模拟真人尽调流程校验用户提出的事实命题：先澄清并拆解为可验证子问题，优先检索官方文档、源码、法规、论文等一手资料，再用独立来源交叉验证，最后给出带置信度与不确定边界的结论。
lov-gh-contribute
开源贡献助手，将本地改动整理为对他人 GitHub 仓库的专业拉取请求，覆盖 fork、克隆、建分支、提交、推送、开 PR 全流程，并在改动涉及不相关事项时拆分为多个 PR。仅支持 GitHub。
diagram-generator
diagram-generator 是一个图表生成路由技能，作为“帮我画图”的统一入口，根据用户需求在 draw.io XML 与 Excalidraw JSON 两个引擎间选择其一，本身不写文件。
shopify-operations-brief
只读生成 Shopify 店铺经营简报的技能，可按日、周、月或有效自定义周期输出销量、订单、常一起购买的商品、折扣使用频率、物流时效、活动期低库存及季节准备建议，产出独立 HTML 报告。
analogy-weight-check
analogy-weight-check 是一个用于 substacker 草稿的编辑技能：检查文中每个类比是否承担"机械重量"——即是否真正帮助解释机制，而不仅是装饰。可结合类比目录与语音偏好给出逐条结论。
audit-drift
audit-drift 用于检查子栈分组中每篇已分配文章是否符合该分组的承诺，并标记不再匹配的文章，区分可接受的延伸、边界和真正漂移三种程度。
check-analogy-novelty
用于写作流程的只读检查技能：把一组5个 framing 中的每个类比与 shared-context/analogy-catalog.md 交叉比对，判断其是全新、已被目录使用过，还是与目录中的条目相近，并给出引用的目录条目。
check-corpus-readiness
用于判断 substacker 语料库是否有足够素材启动 Curator 运行的技能，统计已发布文章数量、距上次评审的时间和新文章数，并输出结构化就绪报告。
classify-post-to-section
将 Substack 草稿或已发布文章按内容与 section-map.md 中各栏目的承诺，匹配到最合适的栏目（或 unassigned）的分类技能。
closer-critique
用于评估 substacker 草稿结尾段的技能：判断结尾是否属于加粗箴言、前瞻性问题或压缩机制等合格收束形式，并对系列文章强制检查记分板是否齐全。
company-classification-routing
用于公司分类与路由的 Claude 技能：依据生命周期、行业类型、盈利状态、所有权、困境信号与地域等，把公司归入正确分析路径，输出机器可读的 classification.json 与诊断说明，供下游估值流程遵循。
corporate-governance-analysis
一个用于公司治理分析的技能，评估公司实际由谁控制、管理层是否受约束，涵盖董事会独立性、双重股权与投票结构、交叉持股、反收购条款、债权人保护、收购记录与信息质量，并将治理结论接入估值与控股价值计算。
cross-poster-blurb
用于 Substack 跨发布（cross-post）功能的第三方简介文案技能，按步骤生成 60-140 词、第三人称的简介，供其他 newsletter 作者粘贴到跨发布弹窗中。
cross-ref-topic-ledger
用于 Trend Scout 候选条目的去重与关联工具：读取 substacker 的 shared-context/topic-ledger.md，按标签重叠或标题相似度匹配已有条目，并标注为 NEW、OVERLAPS seed/draft/published，对已发布重叠生成一句强化角度。
dedupe-against-corpus
用于在 substacker 语料库中查重的技能：对候选种子做 sha256 精确指纹比对与标题、内容近似度比对，返回 SKIPPED、LINK 或 CREATE，并可向匹配种子追加反向链接。
derive-section-voice-overlay
为 Substack 写作流程生成“分区声音叠加层”草稿的技能：当某分区达到至少 3 篇已发布文章且存在共同声音特征时，提取该分区相对全局 voice-profile 的差异（语气、结构、词汇、语域），输出增量式叠加层供作者审阅。
fetch-public-page-stats
该技能通过 WebFetch 从 Substack 公开归档页与单篇文章 URL 抓取公开订阅数与文章公开浏览量，用于补充 CSV 数据、验证外部分享假设，并标记公开数据与 CSV 的差异。
generate-analogy-set
generate-analogy-set 是一个为技术主题生成 5 种直觉化表述的技能，分别对应日常类比、物理隐喻、反直觉观点、历史视角与反事实五种固定原型，供写作或讲解时作为脚手架使用。