meeting-insights-analyzer
Meeting Insights Analyzer 是一个将会议转录文本转化为沟通洞察的技能，用于识别回避冲突、打断他人、填充词、发言比例等行为模式，并给出带时间戳的可操作反馈，还能对比多场会议追踪沟通习惯的变化。
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更新于 10-24 00:15
办公与效率
15,785 个结果
telegram-send
telegram-send 是一个让 AI 智能体向 Telegram 群组或频道发送消息的技能。它适用于用户要求发送、发布或广播消息的场景：智能体可以通过自己的 Telegram 机器人，向此前与该机器人交互过的任何群组或频道发送消息。该技能提供三个脚本命令：列出已知群组、向指定 chat_id 发送消息、按关键字向多个匹配群组批量发送。配置上依赖 TELEGRAM_BOT_TOKEN 环境变量（也可从 ~/.nanobot/config.json 的 channels.telegram.token 自动发现），可选支持 YouAI 运行时的群组发现回退。使用时需先用 list_groups.py 解析目标群组名称到 chat_id，禁止猜测 chat_id；只有曾向机器人发送过至少一条消息的群组才可被发现，且机器人必须仍在群内才能发送成功。消息支持标准 Markdown 格式。
pixelbrowse
PixelBrowse 是一套基于截图的网页与文档“视觉阅读”技能：它不抓取原始 HTML，而是调用 pixelshot 命令把任意 URL、本地 HTML 文件、PDF 或图片渲染成平铺的 JPEG 图片，再通过视觉方式读取页面内容，从而看清页面的实际外观与文字。使用时需保证 pixelshot 命令在 PATH 中；若找不到，可用 uv tool install pixelrag、pipx install pixelrag 或 pip install pixelrag 安装后重试。典型命令为 pixelshot <url> --output /tmp/pixelbrowse --tile-height 1568 --wait-network-idle，也支持一次传入多个 URL 并行截图（--workers 4）。文档强调两点：面向视觉阅读的截图务必使用 --tile-height 1568，因为过大的长边会被视觉模型降采样导致文字不可读；URL 截图务必加 --wait-network-idle，否则 JavaScript 重的页面会在渲染完成前被截取，得到空白或半空的图。渲染后需先读取输出目录中的 tiles.json 清单，再按顺序读取列出的每一张图块，而不是只看 tile_0000.jpg。
legal-terms-policy-review
用于审查产品法律条款与政策界面的技能，覆盖服务条款、隐私政策链接、可接受使用、退款、试用、续订、取消等，把义务与披露问题整理为含负责人、门禁、指标和恢复路径的具体产物。
revenue-recognition-policy-review
用于评审 SaaS、订阅、用量计费、信用额度、折扣、捆绑、升降级、续订与取消等场景的收入确认政策影响，把定价、计费、合同变更、递延收入和财务交接问题转化为含负责人、门禁、指标与恢复路径的交付物。
synthesis-daily-rituals
synthesis-daily-rituals 是 synthesis engineering 项目使用的每日开始与结束清单技能，提供全局（按个人）日初与日终仪式。它按依赖顺序执行一系列检查与维护步骤，包括时间与状态校验、保护机制健康检查、双客户端一致性检查、项目组合复盘、协调归档、仪式状态读取和周复盘到期检查等。该技能支持分布式模式，由 desk 汇总各 worker 产物生成唯一日计划，并明确配置项、脚本调用方式与工作区隔离注意事项。
synthesis-mac-sync
Synthesis Mac Sync 是一套用于让多台 Mac 保持同步的方法流程，由智能体端到端执行：用户只需说出“run my mac-sync”，智能体便尽量以最少的确认提示完成同步。它借助 iCloud 同步配置文件，借助 Git 同步仓库与远程，并配合 synthesis handoff 在 Mac 之间迁移工作。该技能本身定义的是协议，具体同步哪些文件、哪些机器、哪些仓库由 iCloud 同步文件夹中的用户配置文件决定。它强调安全规则：绝不用空内容覆盖非空内容、每次推送后验证 iCloud 上传、拉取前确认下载完成、Git 仅允许快进且绝不强制推送、不覆盖未提交改动、不擅自绕过钩子、提交信息保持通用、遵守推送策略、清单合并而不重建、仅同步自有配置键、敏感文件权限设为 600、告警只含计数与指针。
local-ticket-system
用于在项目中搭建基于 Markdown 的本地工单管理系统的技能：在 .local/ticket/ 下创建任务、缺陷与章节工单，用清单跟踪进度，因不纳入 Git 管理可随意使用，不限语言与框架。
monorepo-workflows
面向 monorepo 开发流程的技能指南，覆盖本地开发、跨包调试、测试策略、CI/CD 模式、版本管理与发布流程，涉及 pnpm、Turborepo、Nx、Changesets、Conventional Commits 等工具的具体配置与命令。
tourmind-booking
TourMind Booking Skill 是一个用于酒店与住宿搜索、房型价格比较、可用性查询、预订、订单管理及支付的技能。它通过 TourMind API 提供实时酒店数据，支持公开个人通道、已认证个人通道（uk_ 令牌）和商业通道（sk_ 令牌），并遵循明确的安全与操作规则，如硬性约束、价格换算、取消政策解释和错误处理。该技能强调仅使用 API 返回数据，不依赖记忆或训练数据，并要求在预订时提供完整合法姓名和有效邮箱。
customer-research
Customer Research 是一个用于回答客户问题的多源研究技能。它指导使用者先明确问题类型与受众，再按权威性从高到低检索官方文档、知识库、CRM、支持工单、团队聊天、邮件及外部来源，交叉验证后综合出带置信度评分的答案。该技能强调来源优先级、矛盾处理、升级路径与知识库沉淀，适用于客服、销售、客户成功等需要基于事实回答客户问题的场景。
fsi-strip-profile
该技能用于生成投资银行风格的“strip profile”（公司简介页），面向 pitch book、交易材料和客户演示。它按工作流先澄清需求（单页或多页、重点主题），再基于公司文件、市场数据、卖方一致预期和近期新闻进行研究与规划，随后逐页用 PptxGenJS 生成幻灯片，并强制将幻灯片转为图片进行视觉检查（文字重叠、截断、图表越界、象限串位等），修复后再交付。单页采用 4:3 四象限高密度布局，多页可自由排版并包含图表。
meeting-insights-analyzer
Meeting Insights Analyzer 是一个用于分析会议转录文本与录音的技能，旨在揭示沟通行为模式、提供可执行的反馈。它能够识别回避冲突、打断他人、填充词使用、发言比例、提问与陈述比例、主动倾听迹象、决策方式与会议引导风格等，并给出带时间戳的具体示例与改进建议。适用于个人沟通复盘、领导力与引导风格反馈、绩效评估准备、团队成员沟通辅导等场景。使用时需将会议转录文件（.txt、.md、.vtt、.srt、.docx）放入本地文件夹，在 Claude Code 中指向该文件夹并提出分析请求。该技能依赖转录文件中的说话人标签与时间戳，具体平台导出方式与隐私处理需用户自行安排。
slack-messaging
该技能为撰写格式规范、表达有效的 Slack 消息提供指导，核心是正确使用 Slack 专有的 mrkdwn 标记语法。它适用于起草或协助编写 Slack 消息的场景，包括使用 slack_send_message、slack_send_message_draft 或 slack_create_canvas 时。内容涵盖 mrkdwn 格式对照表（粗体、斜体、删除线、行内代码、代码块、引用、链接、用户与频道提及、项目符号与编号列表）、常见错误（如误用双星号粗体、Markdown 标题、方括号链接、水平分隔线）、消息结构建议（开门见山、保持简短、多用换行、列表化、加粗关键信息）、线程与频道礼仪，以及语气与受众匹配。
slack-search
slack-search 是一个用于指导 AI 助手高效搜索 Slack 的技能，帮助查找消息、文件、频道和人员。它说明何时使用该技能、四种搜索工具的适用条件（仅公开频道、含私密与私信、按名称找频道、按姓名/邮箱/角色找人），并给出搜索策略：先宽后窄、根据需求选择自然语言或关键词搜索、把复杂问题拆成多次搜索。资料还列出搜索修饰符，包括频道与用户位置过滤、内容过滤（线索、置顶、链接、附件、表情回应）、日期过滤、精确短语与排除词、通配符，以及通过 content_types="files" 配合类型过滤搜索文件。找到消息后可用 slack_read_thread、slack_read_channel、slack_read_user_profile 补充上下文。同时提示常见陷阱：不支持布尔运算符和括号、搜索非实时、访问私密内容需用户同意。
radical-candor
Radical Candor（彻底坦诚）是一套用于给出反馈、建立信任并推动成果的沟通框架。其核心观点是：优秀的反馈需要同时做到「真心关怀」与「直接挑战」。多数人在反馈上失败，往往是因为只做到了其中一面——要么为了当好人而隐瞒该说的话（毁灭性共情），要么为了直白而忘了表达关心（令人反感的攻击）。Radical Candor 不是取中间路线，而是两者都充分做到。关键转变在于把提问从「我该如何把这条反馈说出口」变成「我该如何帮助这个人成功」。该技能适用于需要给出反馈（包括表扬与批评）、与下属进行困难的绩效对话、在团队中建立坦诚沟通文化、主动向他人征求关于自身表现的反馈、辅导员工成长、在问题演变成危机前予以处理，以及在职业关系中建立信任等场景。资料同时说明了不适用的情况：当你并不真正关心对方、反馈针对不可改变的个人特质、尚未先征求反馈、把反馈留到绩效评估时才说，或双方尚未建立任何关系基础时，都不适合使用。技能文档还提供了详细的模式（patterns），按重要性分为关键、高影响和中等影响三类，用于演示正确与错误做法。
working-backwards
Working Backwards 是亚马逊的产品开发方法论，核心思路是先明确客户问题，再反向推导解决方案，而非从技术或想法出发。其关键机制是在动手构建之前先撰写一份内部新闻稿（Press Release）和常见问题解答（FAQ），如果写不出有说服力的新闻稿，就说明产品本身缺乏吸引力。该技能适用于定义新产品或重大功能、评估并筛选竞争性产品想法、让利益相关方就“做什么、为什么做”达成一致、澄清模糊的产品概念、防止“先有方案再找问题”，以及判断某个想法是否值得投入。不适合用于增量优化（如 A/B 测试、缺陷修复）、执行已定义好的产品、范围过小不值得投入流程的场景，或仅探索技术可行性（应先做可行性验证再写 PR/FAQ）。技能内容包含多个模式（Patterns），按影响程度分为关键、高影响和中影响三类，涵盖避免方案优先思维、不可省略问题段落、客户定义要具体、新闻稿先于构建、避免内部术语、FAQ 要直面难题、避免夸张、客户引语要真实、一次只讲一个卖点、定义可量化成果、一个想法一份 PR/FAQ、重视迭代与评审、设定假想发布日期、区分内外部 FAQ 等要点。另附深度参考文档 working-backwards-playbook.md，以及相关书籍、模板和播客资源。
agent-carnet
Agent Carnet 是一个轻量级命令行工具，为 AI 智能体提供磁盘上的共享 Markdown 笔记本，笔记存放在 .carnet/<category>/<slug>.md 路径下。每条笔记默认有 30 天生命周期，每次被读取或应用时自动重置；有用的笔记得以保留，过期的笔记会自动移入 .trash/ 目录。它支持保存、查找、列出、查看、标记已使用、移动和删除笔记等操作，帮助智能体跨会话保留研究结论、代码陷阱、问题解决方案和架构决策等信息。
resume-writer
Resume Writer 是一个专业的简历写作与优化助手，帮助用户创建、审阅和优化职业简历。它遵循 ATS 友好、以成就为导向、针对特定职位定制等核心原则，提供简历结构建议、CAR 法则（背景-行动-结果）的要点撰写公式、按类别划分的强力动词、关键词与 ATS 优化建议、行业特定指南（技术、商业、营销、医疗、教育）、简历审阅清单、常见错误规避、按经验层级划分的模板，以及结构化的审阅反馈格式。该工具通过 Read、Write、Edit 操作处理简历文件，强调内容与结构而非视觉设计，并坚持诚实、具体、相关、简洁、专业等最佳实践。
work-timeline-planner
Work Timeline Planner 是一个把 git 历史、项目文档、笔记与聊天记录等证据整理成可读时间线报告的工具，适用于回溯性复盘（某段时间内做了哪些工作，可跨多个项目）与前瞻性规划（接下来做什么、何时做、以何顺序进行）。输出格式可为 Markdown、独立 HTML 或两者兼有；Markdown 默认用 Mermaid 甘特图，HTML 默认用 Frappe Gantt，Plotly 仅在已有干净结构化任务数据且需要交互式时间线时使用。核心原则是时间线块应有证据支撑而非仅靠提交数，提交只是信号不是全部，倾向少量有意义的工作块而非逐次提交的噪声图表，并区分已观察事实与推断日期范围，同时区分已承诺工作与可选/拉伸工作。
asana-automation
Asana Automation 是一个通过 Rube MCP 与 Composio 的 Asana 工具包集成，实现对 Asana 任务、项目、分节、团队和工作区进行自动化操作的工具集。使用前需连接 Rube MCP（RUBE_SEARCH_TOOLS 可用），并通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 激活 Asana 连接，完成 OAuth 授权。其核心能力包括：创建、搜索、列出、整理任务与子任务；创建项目、管理分节、移动任务；查询团队、团队成员及工作区用户；以及通过 ASANA_SUBMIT_PARALLEL_REQUESTS 并行执行多个 API 调用以提升批量操作效率。所有 Asana 标识符均为字符串格式的 GID，且大部分操作需先获取工作区 GID。使用时应始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具架构。该工具适合希望在智能体或自动化流程中批量管理 Asana 日常任务的用户，具体收费、平台限制等信息暂未提供。
deepwork-tracker
Deepwork Tracker 是一个本地运行的深度工作记录工具，基于 SQLite 存储数据，脚本位于 ~/clawd/deepwork/deepwork.js。它支持开始、停止和查看深度工作会话状态，并能生成报告，包括类似 GitHub 贡献图风格的每日分钟数热力图，便于分享（例如通过 Telegram）。该工具提供命令行接口，可指定目标时长、报告天数（7/14/30/60 天）以及输出格式（text 或 telegram）。开始会话时还会尽力启动 macOS 时钟计时器，可能需要辅助功能权限。
dropbox-automation
该技能通过 Rube MCP（Composio）自动化 Dropbox 文件管理与协作操作，覆盖文件搜索、上传下载、文件夹管理、分享链接及批量操作，并提供配套工具的调用顺序、关键参数与注意事项，需连接 Rube MCP 并完成 Dropbox OAuth 后方可使用。
file-cleaner
File Cleaner 是一个系统文件清理工具，用于扫描和识别大文件与垃圾文件（临时文件、缓存、日志、备份等），并提供交互式清理界面让用户选择删除。它适合在需要清理磁盘空间、整理系统文件、查找大文件、删除垃圾文件或释放存储空间时使用。工具由三个 Python 脚本组成：find_large_files.py 负责扫描大文件，find_garbage.py 负责识别七类垃圾文件并可生成清理脚本，clean_interactive.py 提供交互式清理界面并支持预演模式。工具会自动排除系统目录、版本控制目录和 Python 虚拟环境，降低误删风险。