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更新于 10-25 00:14

办公与效率

15,856 个结果

jira

Jira 集成技能,用于通过 Jira Cloud REST API v3 和 JQL 查询直接管理工单与搜索问题。该技能适用于处理 Jira 工单、使用 JQL 搜索问题、创建或更新问题、添加评论、流转状态以及分配负责人等场景。使用前需配置 JIRA_DOMAIN、JIRA_EMAIL 和 JIRA_API_TOKEN 环境变量,API 令牌可在 Atlassian 账户安全页面生成。技能提供 Python 辅助脚本 scripts/jira_api.py,支持 GET、POST、PUT 等 HTTP 方法,并附带 API 端点、JQL 语法和 ADF 格式的参考文档。

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cal-com-automation

本技能用于通过 Rube MCP(Composio)自动化 Cal.com 的日程管理任务。它借助 Composio 的 Cal 工具包,让用户能够在自己的客户端中完成预订管理、可用时段查询、Webhook 配置以及团队管理等工作。使用前需先将 Rube MCP 添加为 MCP 服务器并连接 Cal.com 账户,且应始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具架构。适合需要将 Cal.com 预约、团队和通知操作接入自动化流程的场景。

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jira-automation

该技能通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Jira 工具包,自动化 Jira 的常见操作,包括问题搜索与筛选、创建与编辑问题、管理冲刺与看板、评论、项目与用户等。使用前需连接 Rube MCP(在客户端配置中添加 https://rube.app/mcp 作为 MCP 服务器,无需 API 密钥),并确保存在处于 ACTIVE 状态的 Jira 连接,且始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 schema。核心工作流涵盖:用 JQL 搜索筛选问题、创建编辑与指派问题、管理冲刺和看板、增查评论、管理项目与用户。资料还给出分页方式、JQL 语法、自定义字段 ID、账户 ID 等注意事项与工具速查表。

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atai-manual-generation-agent

MGA Agent 是 Archetype AI 提供的托管式手册生成(Manual Generation)智能体,通过 Agents API 调用。用户上传一段流程视频(.mp4),平台会采样视频帧、转写音频,并将两者融合,输出带时间戳的有序操作步骤手册。该智能体为 V1 零样本模式,mga 蓝图固定使用 newton-fusion:1.0 与 whisper:large-v3 模型,无需训练分类器或传递 artifacts 映射。典型流程为:上传视频 → 创建 bundle → 运行 → 下载结果。适用于从维修视频生成维护手册、从屏幕录制生成 SOP、从装配片段生成作业指导等场景,每个步骤可回溯到源视频的时间区间。

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algo-hr-matching

该技能实现 Gale-Shapley(延迟接受)稳定匹配算法,用于解决双边匹配问题,例如将候选人匹配到职位、将学生分配到学校或将住院医师分配到医院。算法在双方各自提供完整偏好排序的前提下,寻找不存在“阻塞对”的稳定匹配,最坏情况时间复杂度为 O(n²)。其核心特性是“提议方最优”:提出匹配的一方会获得其最优的稳定伴侣,因此由哪一方提议会直接影响最终结果。技能包含输入校验、核心算法、稳定性验证和结果输出四个阶段,输出匹配结果及稳定性确认信息。适用于需要稳定性的双边匹配场景,不适用于单边分配或基于分数的偏好优化。

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internal-comms

internal-comms 是一套用于撰写各类内部沟通文档的资源集合,帮助使用者按照公司偏好的格式完成写作。该技能适用于 3P 更新(Progress 进展、Plans 计划、Problems 问题)、公司通讯、FAQ 回复、状态报告、领导层更新、项目更新和事故报告等场景。使用时,Claude 会先根据请求识别沟通类型,再从 examples/ 目录加载对应的指南文件:3p-updates.md 用于进展/计划/问题团队更新,company-newsletter.md 用于全公司通讯,faq-answers.md 用于回答常见问题,general-comms.md 用于其他不明确匹配上述类型的内容。随后按照该文件中的格式、语气和内容收集要求执行。如果沟通类型不匹配任何现有指南,则需请求澄清或补充期望格式的更多上下文。

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