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更新于 10-26 00:15

办公与效率

15,922 个结果

obsidian-cli

obsidian-cli 是一个通过 Obsidian 官方命令行接口(CLI)与 Obsidian 仓库(vault)集成的技能,用于在开发工作流中把开发产物捕获到 Obsidian 仓库、检索仓库内容作为上下文、追加到每日笔记以及管理任务。使用前需要 Obsidian v1.12 及以上版本并启用 CLI(设置 > 通用 > 命令行界面),且 Obsidian 桌面应用必须处于运行状态(CLI 通过 IPC 通信)。该技能提供预检脚本(检查 CLI、应用与 IPC 就绪状态,解析并设置默认仓库)、执行脚本(带超时安全执行意图)以及 context、capture、daily、task 四类操作意图。仓库解析遵循确定性优先级:显式 --vault 参数、OBSIDIAN_VAULT 环境变量、持久化默认配置文件、CLI 发现的当前活跃仓库。

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summarize

summarize 是一个面向上下文与记忆管理的技能,核心理念是“压缩但不丢失真相”,并始终保留回链。当文件过大、超出上下文预算时,它用于从中提取关键信息、生成摘要,并通过回链指向原始来源,避免知识被孤立。摘要中会记录来源、创建日期、关键要点、回链地址,以及需要完整上下文才能处理的场景(如实现细节、边界情况)。它同时提供冷热提示以标明哪些内容更重要,并强调“只压缩、不删除”的保留原则。该技能是 play-learn-lift 流程中 LIFT 阶段的一部分,用于压缩并分享经验,与 honest-forget(遗忘前先摘要)、session-log、research-notebook、self-repair(上下文超预算时触发)、memory-palace 等技能协同使用。随附文件包括完整协议文档 SKILL.md 与摘要模板 SUMMARIES.yml.tmpl。

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israeli-coupon-code-finder

这是一个方法论型技能,用于为以色列网店结账寻找当前有效的折扣与优惠码。它不存储优惠码本身(优惠码每日变化),而是提供来源地图、搜索手册、验证标准和输出格式,由智能体在每次运行时通过实时网络搜索获取真实优惠码。核心流程包括:锁定结账场景(店铺、购物车金额、商品类别、新老客户身份);一次性搜索以色列优惠来源(优惠聚合站、返现平台、会员积分、信用卡权益、礼品卡、消费者/员工俱乐部、店铺直营渠道、Telegram 频道);使用希伯来语与英语双语搜索模板;对每个候选码验证有效期、最低消费、新客限制、品类排除、是否可叠加;返回一张按优先级排序的汇总表并附“先试这个”建议。技能强调反编造规则:任何优惠码必须来自本次真实搜索结果并附来源链接与日期,否则不得输出。同时提供诈骗网站红旗清单和以色列消费者保护法下的 14 天远程购物取消权等法律兜底信息。

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internal-comms

internal-comms 是一套用于撰写各类公司内部沟通文档的资源集合,来源于 smallnest/langgraphgo,托管在 skills.sh 平台。它按照公司偏好的格式组织内容,供 Claude 在需要起草内部沟通材料时调用。该技能覆盖的内部沟通类型包括:3P 更新(Progress 进展、Plans 计划、Problems 问题)、公司通讯(newsletter)、FAQ 回复、状态报告、领导层更新、项目更新以及事故报告。使用流程为:先从用户请求中识别沟通类型,再从 examples/ 目录加载对应的规范文件,然后按照该文件中的格式、语气和内容收集要求执行写作。目前提供的规范文件包括 examples/3p-updates.md(用于进展/计划/问题类团队更新)、examples/company-newsletter.md(用于全公司通讯)、examples/faq-answers.md(用于回答常见问题)以及 examples/general-comms.md(用于其他不明确匹配上述类别的沟通)。如果请求的沟通类型与现有任何规范都不匹配,助手应向用户请求澄清或补充关于期望格式的更多背景信息。该技能与 Claude 配合使用,目标是让内部沟通的产出符合公司既定格式与风格。

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daily-review

每日工作回顾助手,用于对用户前一天的对话历史和使用数据进行总结与洞察分析。它接收一份 JSON 格式的结构化昨日工作数据(包含日期、工作区、压缩后的对话列表、Token 消耗与模型使用统计、全局统计等字段),按预设要求生成回顾报告。报告内容可涵盖全局概览与时间分配、按工作区的对话摘要与关键讨论点、遗漏提醒(如对话中断、待办事项、无活动工作区)、使用洞察(模型选择合理性、Token 消耗、工具使用频率与效率)以及代码建议,并给出跨项目洞察,如技术关联、经验复用、时间分配合理性与工作模式观察。输出采用 Markdown 格式,强调简洁提炼而非重复原始数据,并尽量给出可操作的下一步建议。

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