面向 Claude 的 PDF 处理技能,提供提取文本与表格、创建、合并拆分、旋转、加水印、加密及表单处理等操作指南,主要基于 pypdf、pdfplumber、reportlab 等 Python 库与 pdftotext、qpdf、pdftk 等命令行工具。
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更新于 10-25 00:14
办公与效率
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podcast-workflow
播客处理一站式工作流,支持两种入口:直接提供 YouTube 链接进入处理流程,或先获取关注博主的最新更新再由用户挑选处理。主要功能包括字幕提取、content-digest 内容精华处理,以及自动保存到飞书知识库。触发词为「获取播客更新」「处理这个播客」「播客工作流」「有什么新播客」。
sprint-forge
Sprint Forge 是一个自适应冲刺(sprint)工作流技能,用于迭代式项目执行。与预先一次性生成全部计划的刚性规划器不同,它先对项目或问题进行深度分析,再逐个生成冲刺;每个冲刺都基于上一个冲刺的回顾、建议和累积债务来构建。它通过正式的累积技术债务表跨冲刺追踪债务,让路线图随执行结果动态演进,并生成“重新进入提示词”(re-entry prompts)以便新会话或新智能体恢复完整上下文。该技能与语言、框架无关,适用于任意项目类型。它提供 INIT、SPRINT、STATUS 三种模式,分别用于分析并创建路线图、生成并执行下一个冲刺、以及报告进度与技术债务。
synthesis-slack-sync
Synthesis Slack Sync 是一个面向 AI 辅助工作流的 Slack 频道同步协议,旨在让智能体代表用户读取 Slack 频道与话题串,将对话记录保存为本地转录文件,并据此更新每日行动计划。该技能本身不提供聊天界面或独立应用,而是定义了一套同步方法、话题重读纪律、转录格式以及行动计划更新规则,并依赖 Slack MCP 连接和每个项目的配置文件来指定要同步的频道、路径和私信。其主要特点包括:强制在同步前运行话题检查脚本、通过水位线确定读取窗口、要求重读所有活跃话题(包括昨日话题和频道读取中浮现的话题)、以及优先读取本地转录文件进行历史核验而非调用 Slack 搜索 API。配置使用 .agents/slack-sync.yaml(兼容 .claude/slack-sync.yaml),需提供工作区标识、转录仓库路径、行动计划仓库路径以及频道、私信和群组私信列表。适用于需要将 Slack 讨论自动沉淀为本地知识并驱动每日行动计划的 AI 代理工作流。暂未提供该技能的收费、价格或具体效果数据。
project-meeting-ops
用于运营研究项目会议的中文技能:协助整理会议目的、参与者与角色、日程调整、议程、议事录与会后ToDo跟进,把会议从单纯信息共享转为留下决定事项、负责人和期限的管理表。
telnyx-whatsapp-javascript
基于 Telnyx WhatsApp Business API 的 JavaScript SDK 技能,用于发送 WhatsApp 模板与自由格式消息、管理模板、WABA 和电话号码,需注意 E.164 格式、24 小时窗口与模板审批限制。
contract-review
合同审阅类 AI 技能,可对合同、协议、服务条款、MSA、NDA、雇佣协议、供应商 SOW 等法律文件做初步阅读,标记风险、缺失条款与异常条款,并给出可协商建议;非律师替代,输出 markdown 审阅报告。
该技能是一套面向 Claude 的 PDF 处理工具包,覆盖文本与表格提取、创建新 PDF、合并与拆分文档以及表单处理等操作,主要依托 Python 库与命令行工具实现。资料给出 pypdf、pdfplumber、reportlab、qpdf、pdftotext、pdftk、pytesseract 等工具的具体示例,适用于需要程序化读取、生成或整理 PDF 文档的场景。
banana-sync-to-notion
banana-sync-to-notion 是一个用于将本地 Markdown 文件同步到 Notion 的技能工具,支持保留目录结构和完整的 Markdown 格式。它适合需要备份、同步或迁移文件到 Notion 的场景。该工具通过 npm 脚本运行,可递归扫描源目录、将 Markdown 转换为 Notion 块、按目录层级创建嵌套页面、根据文件名自动分配 emoji 图标,并支持增量同步(跳过已存在页面)。同时提供清理和重新同步命令,以及针对 Notion API 限制的智能分块、重试和进度统计功能。
vision
Vision 是一个基于 Claude 多模态视觉能力的图像处理技能,支持 OCR、图像分类、图表分析、图像对比、视觉问答、UI/UX 分析和表单/文档数据提取等任务,随 Claude Code 使用。
questionnaire
将长讨论中尚未决定的开放问题整理成一份离线、自包含的 HTML 问卷,用户可自行节奏填写,答案以 markdown 形式返回。问卷页面无外部依赖,草稿保存在本地,答案文件作为对齐契约,每题都会以已回答、开放或按分支跳过返回,不会静默丢失。
context-memory-keeper
context-memory-keeper 是一个用于管理持久记忆的技能,通过“长期准则+短期工作台”双层结构缓解长对话中的上下文遗忘,并归档旧任务以保持上下文整洁。
meeting-insights-analyzer
Meeting Insights Analyzer 是一个用于分析会议转录与录音的 AI 技能。它通过识别跨会议的重复行为模式,帮助用户了解自己的沟通习惯,例如何时回避冲突、发言占比、提问与陈述的比例、填充词使用、主动倾听表现以及会议引导方式等。分析时会给出带时间戳的具体例子,说明发生了什么、为何重要以及如何改进,并在分析多次会议时对比行为变化趋势。使用方式是将会议转录文件(支持 .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。适用于个人沟通能力提升、领导力与会议引导反馈、绩效评估准备、辅导团队成员以及分析客户通话等场景。该技能侧重行为模式洞察,需依赖已有的会议转录数据,并建议将敏感会议数据保留在本地。
use-conductor
Use Conductor 是一个用于扫描项目根目录下 conductor/ 目录的技能,当该目录存在时,可读取其中的结构化项目管理文件,获取项目方向、工作流和任务规划上下文。它帮助使用者了解产品愿景、规范标准、技术栈决策、任务执行方法论以及当前进行中的工作轨道,并按照 plan.md 中的任务顺序推进工作、更新任务状态标记。
helpdesk-automation
该技能通过 Rube MCP(Composio)自动化 HelpDesk 工单操作,支持列出工单、管理视图、使用预设回复以及查看自定义字段。使用前需连接 Rube MCP 并通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 激活 helpdesk 工具包,且每次应先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具架构。当前工具包主要提供列表/读取类操作,工单创建、更新和回复可能需要额外工具。
telegram-automation
该技能通过 Rube MCP(Composio)实现 Telegram 自动化操作,支持发送文本消息、分享图片与文档、管理聊天、编辑与删除消息、转发消息、获取更新以及设置机器人命令等任务。使用前需连接 Rube MCP 并配置 Telegram 连接(需通过 @BotFather 创建机器人令牌)。所有操作需先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具架构。适用于需要以机器人身份在 Telegram 中自动发送通知、管理群组或响应命令的场景。
todoist-automation
Todoist Automation 是一个通过 Rube MCP(Composio)连接 Todoist 的自动化技能,用于批量管理任务、项目、分区、筛选与批量操作。使用前需先连接 Rube MCP 并完成 Todoist OAuth 授权,且每次操作前应先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。它支持创建、更新、完成、重开、删除任务,管理项目与分区,按筛选语法搜索任务,以及批量创建任务。
zendesk-automation
Zendesk Automation 是一个通过 Rube MCP(Composio)自动化 Zendesk 客服操作的技能,可管理工单、用户、组织与回复。使用前需连接 Rube MCP 并激活 Zendesk 连接,且每次应先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。支持工单的列表、搜索、创建、更新、删除与回复,用户搜索与创建,以及组织的查询、创建、更新与计数。工单状态遵循 new→open→pending→solved→closed 生命周期,closed 工单不可修改。需注意标签更新会整体替换、删除不可恢复、列表分页基于 page/per_page 等限制。
zoho-crm-automation
该技能通过 Rube MCP(Composio)自动化 Zoho CRM 操作,支持创建和更新记录、搜索联系人、管理线索以及转换线索。使用前需连接 Rube MCP 并激活 Zoho CRM 连接,且始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具架构。
solution-scoping
Solution Scoping 是一个用于产品开发前期的功能优先级与 MVP 边界定义技能。它帮助团队在开发开始前(此时砍功能成本最低)做出艰难的取舍决策。该技能接收问题定义(问题陈述、JTBD、假设)和用户建模(人物角色、场景、洞察)等上游产物,也可基于原始功能列表工作。工作流程包括:收集上下文、生成功能清单、应用优先级框架(影响-工作量矩阵、MoSCoW 方法、用户价值过滤器)、定义 MVP 边界、验证取舍。输出为结构化 Markdown 文档,自动保存至 design/04-solution-scoping.md,包含功能清单、优先级分类(Must Have/Should Have/Could Have/Won't Have)、MVP 定义、风险检查和待解决问题,可直接用于后续 PRD 生成。
deep-work
Deep Work 是一个用于规划深度工作日的时间块技能,可将任务清单分类为深度与浅层工作,按注意力预算安排日程,并记录专注时段。
aminer-pdf-citation-verifier
用于核验论文 PDF 参考文献真实性的技能:将 PDF 提交给 AMiner pdf-citation-verifier 服务,异步轮询后用 REAL 到 FAKE 五级状态标注每条引用,并生成结构化摘要与本地 HTML 报告,供人工复核可能的伪造引用。
task
groove 的后端无关任务管理技能,可从 .groove/index.md 读取后端配置并将命令路由到相应 CLI 或 API,支持创建、列出、更新、归档任务及状态分析与后端安装配置。
algo-rec-mf
algo-rec-mf 是一个矩阵分解技能,用于将用户—物品交互矩阵分解为低秩隐因子表示,适合在协同过滤需要扩展到百万级用户或物品时使用,可预测未观测的用户—物品评分并输出 Top-N 推荐。