omni-vu
omni-vu 是面向 macOS 的屏幕捕获、AI 视觉分析与 GUI 自动化技能,可截取全屏、窗口或区域画面,用 Claude、OpenAI、Gemini 或 Ollama 分析界面状态,并通过鼠标键盘操作实现点击、输入、快捷键与变更轮询。
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更新于 11-05 00:16
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omni-vu 是面向 macOS 的屏幕捕获、AI 视觉分析与 GUI 自动化技能,可截取全屏、窗口或区域画面,用 Claude、OpenAI、Gemini 或 Ollama 分析界面状态,并通过鼠标键盘操作实现点击、输入、快捷键与变更轮询。
用于法律案件分析的技能,可梳理案件事实、识别可行的法律理论、诉讼事由与证据要求,适用于案件受理与策略评估。
ArkType 运行时校验与类型定义模式的技能文档,介绍用 type() 组合 schema、命名运行时值与推断类型、以及通过 .merge()/.or() 和展开键构建可辨识联合类型的写法,适用于命令/事件 schema。
通过浏览器自动化在 OpenTable 上搜索餐厅并查询可订位时段,无需 API,需已登录 opentable.com 并使用 OpenClaw 浏览器。
bug-review 是一个用于对代码 diff 做“冷审查”的技能,专注找出会阻塞合并的正确性缺陷,并为每个问题给出可复现的失败演示方式。适用于审查分支、PR 或本地改动中的 bug。
memory-manage 是用于统一管理 ai-context/ 记忆层的技能,提供初始化、更新与维护三种模式,可通过 /memory-init、/memory-update、/memory-maintain 等触发词调用,并包含面向 Claude Code 的执行接线说明。
qa-skills 框架的公共知识库层(core),不可独立触发,仅供 qa-skills 下 12 个 skill 通过相对路径 ../core/<file> 按需引用。内含证据分级、风险模型、可执行性标准、用例格式、覆盖口径、失败分流、流水线集成与报告模板等共享文档及脚本。
面向 FixMyBerlin/FMC 的 TanStack Start 项目约定技能,涵盖 app 目录结构、薄路由、客户端/服务端文件后缀、createServerFn、选择性 SSR 与实验性 RSC 等内容,需配合 tanstack-router-conventions 技能使用。
用于运行 LAMMPS 分子动力学模拟的技能,可执行 MD 模拟、能量最小化、平衡与产出运行及性质计算。需自行从文献查找力场参数,输入文件中的每条 pair_coeff 应注明来源,并支持 CPU/GPU 运行与 MSD、RDF 等分析。
一个内部共享技能,用于在目标或关键决策仍不清晰时约束智能体:先明确目的地、维护决策工单、逐条消除决策迷雾,之后才进入方案探索或 OpenSpec 提案。
一份关于可维护代码的工程实践技能,指导新模块应放在哪里、依赖允许朝哪个方向流动、什么应留在边界之后,以及如何组织代码以降低维护成本。
面向产品、服务或业务分部的收入与成本拆解分析技能,用于识别哪些产品贡献价值、哪些侵蚀利润,涵盖贡献毛利、固定成本分摊、产品组合差异与优化建议。
该技能用于把试算平衡表(Trial Balance)转化为一套财务报表,包括资产负债表、利润表和现金流量表。适用于需要按 IFRS、GAAP 或税务基础编制报表的场景,强调试算平衡校验、调整分录、间接法现金流与权益勾稽。
gentle-ai-chained-pr 是一个用于控制 PR 审查负载的技能:当变更超过 400 行、需要堆叠 PR 或拆分审查切片时,把超大改动拆成有依赖关系的链式 PR,保持每个 PR 聚焦且可在约 60 分钟内审完。
ask-many-models 是一个技能,可将同一提示并行发送给多个 AI 模型,并把它们的回答综合成统一分析,用于模型对比或通过 /amm 触发。
“De-bog Yourself”是一个帮助用户识别并摆脱心理困境的技能,适用于用户感到被困住、无法前进或陷入两难时。它把困境分为三类:激活能量不足(知道该做什么却无法行动)、错误的脱困方案(在行动但方法不对)、自我制造的泥潭(被想象中的问题困住)。技能通过提问引导用户自我诊断,识别具体模式(如等待完美选项、回避需要勇气的事、把持续问题当成一次性问题、过度在意他人评判等),并给出相应策略:承认维持现状的代价、把大行动拆成最小第一步、接受不完美的选项、区分问题类型、聚焦可控范围、质疑规则来源、区分真实与想象的问题。核心观点是:命名即疗愈,你的困境模式并非独一无二,许多困境是想象出来的,识别这一点是脱困的第一步。
Taste 是一个面向创作与评审的“判断力”技能,强调按领域实务者的做法做东西、看东西,而非套用默认模板。它提供两种模式:创建(Create)与评审(Critique),并共用同一个“扎根”(Ground)步骤——动手前先确认三件事:要做的事是什么(用一句话说出成果目标而非主题)、读者已知什么(已知的不解释,需核验的不编造)、以及范例(若能取到真实范例,如相邻代码、现有页面、同类文档、设计令牌或数据本身,应先打开再看,而非凭记忆)。写作时强调形式服从任务、按对目标的影响排序并分配篇幅、具体信息必须来自来源,缺失时留诚实占位或集中列出假设,数字只写算出的不写“大概会是”的;交付前以读者视角通读,检查是否有需读者核验的臆造内容、篇幅是否与范例相当、是否有模板凑数元素、是否存在十秒内可被实务者看出的破绽。评审时先给结论,再列少数关键问题,最后给修法,而非逐条打分或罗列所有细节。资料还列出按领域(代码、UI、文档、数据、系统)的参考文件与评审配方,但具体内容未在资料中展开。
为刚打 tag 的版本撰写分类整理的 GitHub Release 发布说明,并通过 gh 命令写入 Release。素材来自 git log 与已合并 PR,适用于 npm 包或桌面软件等 tag-push 到 GitHub Release 的项目。
交易前风险检查技能:提供仓位计算、止损设置、R 倍数运算,在按下按钮之前而非之后完成风控。包含盘前拦截、风险规则构建、熔断设置、组合审计、仓位计算与每日风险仪表盘六种模式。
okf-wiki 是一个用于搭建 Open Knowledge Format(OKF)知识库的技能:把现有文档、笔记或代码仓库整理成每个概念一个 Markdown 文件、带 YAML 前置元数据来源信息的知识库,并生成目录索引与校验器。
brainstorming-skill 是一个用于创意与设计前置阶段的技能,要求在编写任何代码前先通过协作式对话把想法转化为完整设计与规格,并提供研究验证的提示模式库,用于营销、内容、功能等领域的创意生成。
pr-review 是一个用于处理 GitHub PR 评审意见的技能:根据评审评论实现所要求的修改。支持传入 PR 链接、PR 编号,或在当前分支自动检测 PR,并借助 gh 获取评论与线程状态。
li-prd-review 是一个 PRD 专家顾问模式技能:由三位知名 PM/CEO 角色主动审查 PRD,找出薄弱环节并给出可直接写入文档的改进方案,用户逐条 accept/reject 决定是否采纳。可对任何 PRD 使用,不依赖 li-prd 生成。
Jigx Acumatica 是一个面向 Jigx 应用与 Acumatica ERP 集成的技能文档,覆盖实例探测、SOAP/UI 探测边界、REST/OData 选择、查询同步、选择器级联、文件上传与错误重试等规则。