multi-rewrite
纯本地的一稿多发文案改写技能,可把同一份原文改写成公众号、视频号、抖音、快手、哔站(B站)、小红书、知乎七大平台风格,支持单平台、多平台批量与全平台一键输出。基于 Python 标准库实现,零网络请求、零第三方依赖、无需 API Key。
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更新于 11-13 00:15
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纯本地的一稿多发文案改写技能,可把同一份原文改写成公众号、视频号、抖音、快手、哔站(B站)、小红书、知乎七大平台风格,支持单平台、多平台批量与全平台一键输出。基于 Python 标准库实现,零网络请求、零第三方依赖、无需 API Key。
把写好的图文存进用户自己公众号的草稿箱,只存草稿、绝不群发,之后由用户去公众号后台确认并手动群发。需先在 doubaoya.com 授权绑定公众号,鉴权用环境变量 DOUBAOYA_API_KEY。
公众号写作助手(都爆鸭):先按主题拉取近期同主题爆文样本,再由主 Agent 从样本中提炼标题套路、选题切口与正文结构,辅助写出公众号文章。适用于起标题、找选题角度、爆款仿写与内容创作。
将 LaTeX、PDF 或 Markdown 源文件转换为遵循用户提供 .docx 模板格式的完整 Word 文档,适合论文、学位论文等机构模板场景。核心思路是把输入文件当内容源、Word 模板当格式源,需针对具体模板编写项目专属 Python 后处理管线。
Search Layer 是一个面向搜索与查询需求的多源检索与去重层,按查询意图自动选择检索策略、调整权重并做结果合成。它把 Brave Search(web_search)与 Exa、Tavily、Grok 四个来源作为同级来源,流程分为意图分类、查询分解与扩展、多源并行检索、结果合并与排序、知识合成等阶段。工具会先判断查询属于 Factual、Status、Comparison、Tutorial、Exploratory、News、Resource 中的哪一类意图,再据此决定模式(fast/deep/answer)、freshness 时间范围和评分权重,并对技术同义词以及中文技术查询做扩展。评分公式综合关键词匹配、新鲜度与域名权威三个分项,支持通过 --domain-boost 手动加权指定域名。对 GitHub issue/PR 场景还提供引用追踪(thread pulling),可提取引用图并做深度抓取。各来源失败时有降级策略,不带 --intent 参数时行为与 v1 兼容。
移动端分页模式参考,涵盖 Android Paging 3(PagingSource、RemoteMediator、LazyPagingItems)以及基于游标和偏移量的分页策略,并附 iOS 分页示例。
Arrow Typed Errors 是一个面向 Kotlin 的技能,用 Arrow 的上下文参数 Raise DSL 以及 Either、nullable、Option、Ior 等包装类型来建模领域逻辑失败,帮助区分可预期的业务错误与异常故障。
LinkedIn Engagement 是一套以“先评论、后外联”为核心的 LinkedIn 触达辅助技能,用脚本规划评论名单、检查邀请量并生成针对单人的消息。所有内容均需用户手动复制发送,不做任何自动评论、加好友或私信。
用于审计和重写 LinkedIn 个人资料的技能:涵盖标题、About、经历要点、Featured、横幅与推荐语,通过配套脚本给出打分与修改建议。
一个用于制定个人 LinkedIn 长期策略的 Claude 技能:先确定目标、受众、内容支柱与排除清单,再按每周可用分钟数规划发布节奏,必要时评估是否开启 newsletter。适合职业转型、咨询、思想领导、招聘、融资或社群运营等场景,而非撰写单条帖子。
阿里云 Kafka 实例容量评估技能:通过 CloudMonitor 指标与实例元数据判断实例是否达到容量瓶颈、是否发生限流,并给出升配建议。仅执行只读查询,不代为升配。
Amazon 组合销售助手,用于回答“怎么组合更好卖”等运营问题。基于商品、店铺、评论、竞品等输入,输出商品/店铺诊断、卖点与风险提示、运营动作建议,适合运营、产品、销售及开发人员使用。
Amazon 调价诊断助手,面向运营、产品、销售等角色,在用户提出“价格怎么调才稳”这类问题时,基于输入材料生成商品/店铺诊断、卖点与风险提示及运营动作建议。
Amazon 退货诊断助手,用于回答“退货为什么变多”等退货原因分析问题,结合商品、店铺或运营资料,输出商品/店铺诊断、卖点与风险提示、运营动作建议,适合运营、产品、销售等人员使用。
Amazon 订阅优化助手,用于回答「订阅省能留住人吗」等问题,结合运营目标、目标买家与商品/店铺资料,输出商品/店铺诊断、卖点与风险提示、运营动作建议,适合运营、产品、销售及软件相关角色使用。
流失预警诊断助手,面向运营、产品、销售等角色,用于回答“客户为什么要走”,基于输入材料生成流失归因、挽回优先级与触达建议,帮助快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果。
客户脉搏诊断助手,用于回答“客户现在满意吗”等问题,可基于文档、表格、会议记录、客户反馈等材料生成运营诊断、商品/流量优化建议和执行清单,适合运营、产品、销售及软件团队快速拆解目标并形成可执行结果。
客户评论洞察助手,用于从评论文本或资料中生成评论聚类、痛点归因和运营动作卡,适合运营、产品、销售等角色在需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用。
商品卡片图助手,面向运营、产品、销售等角色,用于回答“商品卡片够吸睛吗”这类问题,基于商品、店铺、评论、竞品等输入材料,输出商品/店铺诊断、卖点与风险提示及运营动作建议。
业务诊断助手,面向运营、管理者、制造业与汽车行业,用于回答“这件事该怎么做”类问题。可结合车主评价、媒体评测、竞品评论、销售反馈等材料,输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。
面向设备故障 RCA 草稿的视觉质量诊断助手技能,可结合故障现象、设备与产线背景、维修日志等输入,输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,适合运营、管理者、制造与 RCA 场景快速拆解目标并形成可执行结果。
gws-docs 是名为“业务诊断助手”的 AI 技能,面向运营、产品、技术与销售,在用户提出“这件事该怎么做”类问题时,基于 Google 文档等内容生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。
面向中文招聘场景的业务诊断助手,帮助人力资源、管理者、运营等用户拆解目标、判断重点并生成可执行结果。需通过 Python runner 调用 AI Skills API,输入岗位背景、JD文本或参考链接,可输出摘要、诊断结论与行动建议。
lark-task 是一款面向运营、产品、技术与销售的业务诊断助手,用于回答“这件事该怎么做”这类问题,结合飞书任务记录等材料输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。