configure-telegram
通过自然语言交互配置 Telegram 机器人通知，让 OMC 在会话结束、需要输入或后台任务完成时向用户发送消息，配置写入 ~/.claude/.omc-config.json，也可用环境变量替代。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-28 00:17
办公与效率
16,064 个结果
track-master
track-master 是 Squaads Conductor 体系中的资深进度分析师与指挥策略技能，聚焦预测性项目跟踪与 Agentic 里程碑管理，通过读取项目注册表、计划文档与提交历史来验证进度、识别阻塞并生成状态报告。
glmv-pdf-to-ppt
将PDF（论文、报告或任意文档）转换为多页HTML演示文稿的技能，同时生成结构化大纲outline.json与summary.md摘要。PDF按120 DPI转图片后逐页阅读理解，图片仅在本地裁剪（不云上传），逐个渲染幻灯片。依赖pymupdf、pillow，需curl。
legal-job-search
法律AI求职助手，帮助法务与律师用AI辅助求职，支持公司或律所调研、法律风险分析、网页简历生成、针对性材料准备和面试备忘录生成；具备MCP工具级降级能力，无MCP时自动改用Web Search。
wechat-theme-studio
公众号排版主题工作室（都爆鸭），用于按用户的口语化描述修改微信公众号文章的默认排版样式，包括配色、标题、引用、图注、分割线等。它把排版抽象为一份声明式的 themeJson（配色 palette 加各标签的 inline-style 模板），由渲染器确定性地把 Markdown 渲染成公众号内联样式 HTML。使用者在本地即时预览后，将主题同时落到两处：存回服务端（doubaoya.com）设为默认，并按需落成本机 theme 文件。鉴权使用用户自己的 DOUBAOYA_API_KEY。该工具强调三条微信兼容与安全红线：标题装饰只能写在有文字的元素自身、不给整篇套 articleWrap 外框、themeJson 需通过服务端校验。
jira-spaces
Jira Spaces 技能用于通过 Confluence Cloud REST API 管理 Confluence 空间，空间是组织项目文档、维基和知识库的顶层容器。该技能支持创建、列出和删除空间，并可使用模板搭建项目文档结构，适用于为新项目建立文档结构、为不同团队或计划创建空间、查找可用文档空间，以及归档或删除过时空间。使用前需要具备 Confluence Cloud 实例（与 Jira 同一个 Atlassian 账户）、具有 Confluence 访问权限的 API 令牌，并在 .env 中配置环境变量。该技能通过 Confluence Cloud API 端点对 /space 等路径执行 GET、POST、DELETE 请求，认证方式与 Jira 相同，采用邮箱加令牌的 Basic Auth。空间类型分为 global（站点级空间，用于公司维基和共享文档）和 personal（用户个人空间，用于个人笔记和草稿）。空间键必须唯一、仅含大写字母和数字、长度 1-255 字符且不能以数字开头。删除空间会永久移除所有页面和内容，需谨慎操作。
feishu-doc
飞书文档助手是一个用于读写飞书云文档和知识库的 Skill，通过 feishu_doc.py 统一管理文档的读取、写入、编辑和知识库操作。支持读取文档并输出 Markdown、创建文档、精确编辑块、导出知识库、同步到知识库、权限管理以及群消息通知。当用户提到飞书文档、知识库、wiki，或发送 feishu.cn 链接时使用。需要 Python >= 3.11，并配置飞书应用凭证及相应权限。
consolidate-memory
这是一个用于整理和精简 AI 记忆文件的技能。它对用户及其工作相关的记忆做一次反思性梳理，目标是让未来的会话能快速了解用户：与谁共事、当前关注什么、偏好如何完成工作，而无需重复询问。技能按三个阶段执行：先盘点记忆目录并阅读索引（MEMORY.md），浏览各主题文件，标记重叠、过时或内容单薄的文件；再进行合并，区分持久信息（偏好、工作风格、关键关系、重复性工作流）与时效信息（具体项目、截止日期、一次性任务），合并重复内容、修正时间引用为绝对日期、删除可随时重新获取的信息；最后整理索引，使 MEMORY.md 保持在 200 行和约 25KB 以内，每条目一行、约 150 字符以内，格式为 - [标题](file.md) — 一行摘要，并移除已退役记忆的指针、精简冗余细节、补充新重要内容，最后给出简短总结说明改动了多少文件及变化。
document-audit-extraction
该技能用于系统化地审计文档集合，提取特征、识别模式、评估质量并构建结构化清单。它提供四阶段审计框架：清点（Inventory）扫描目录下文档并生成包含路径、类型、字数、是否有 frontmatter、修改时间等信息的清单；分类（Classification）依据信号将文档归入 skill、configuration、guide、reference、decision、changelog、policy 等类型；质量评估（Quality Evaluation）按完整性、准确性、清晰度、结构、维护性五个维度打分，并附带自动化检查；特征提取（Feature Extraction）从文档中抽取 frontmatter、标题、代码块、链接、图片、表格、待办事项等结构化数据，并支持构建交叉引用图和缺口分析。该技能以 Python 代码示例展示各阶段实现方式，适用于需要批量管理、评估和改进文档库的场景。
pitch-deck-patterns
Pitch Deck Patterns 是一套用于制作创业、项目及内部提案演示文稿（pitch deck）的模式与原则集合。它提供多种叙事结构，包括经典 10 页路演、问题优先、愿景优先和增长优先等弧线，并给出每页的目的与建议时长。内容涵盖幻灯片设计原则（一页一观点、3 秒法则、视觉层级）、数据可视化图表选择建议、大数字页样式，以及问题、解决方案、市场、增长、团队等页面的内容公式。还包含针对投资人、技术、高管、内部等不同受众的侧重调整、不同时长的演讲节奏、开场钩子与常见反模式。
archive-project
Archive Project 是一个用于归档已完成或不再活跃项目的技能。当用户说出 "archive project"、"archive [project-name]" 或 "move to archived" 时触发。它会把项目从 02-projects/ 移动到 05-archived/ 文件夹，让活跃项目列表保持整洁。归档前会加载项目状态、计算任务进度并要求确认；归档后更新 project-map.md、在 overview.md 中记录归档日期，并自动触发 close-session 保存进度。归档并非删除，所有文件保留且可随时通过 restore 命令恢复。
bulk-complete
Bulk Complete 是一个用于批量完成项目中任务或步骤的技能。它主要面向使用 steps.md（新版）或 tasks.md（旧版）记录项目进度的场景，通过一条 Python 脚本命令，把项目中已完成的工作统一标记为完成状态，避免逐条手动勾选。当用户说“bulk complete [project]”“mark all done”“complete phase X”或需要结束项目收尾时使用。它支持完成全部任务、指定阶段（如 Phase 2、Section 3）以及按任务编号范围选择性完成，还提供交互模式供逐项挑选。脚本会自动检测项目文件，完成后会重新读取文件以确认标记生效，并宣称跨平台支持 Windows、Mac、Linux，附带 27 个单元测试且全部通过。使用前可用 --help 查看全部参数。该技能也被 close-session 技能在项目完成时自动触发调用。需要注意的是，资料未提供安装方式、依赖要求、收费模式、作者支持渠道及具体项目目录结构等信息，暂未提供。
close-session
close-session 是一个用于会话收尾的系统技能，代号被描述为“最关键的 system skill”。它在用户说出 done、finish、complete、close、wrap up、end session，或其他系统技能与项目完成时触发，也支持被其他技能自动触发。其核心目的是保存进度、更新记忆、重新生成导航并确保系统完整性，具体包括：从 steps.md 的复选框读取和更新项目进度、校验 workspace-map.md 的准确性并自动检测不匹配、用决策和模式更新记忆、清理根目录临时文件、创建历史会话报告、显示综合摘要。技能声称所有其他技能和项目都会自动触发它，而非依赖用户手动调用。执行流程包括初始化 TodoWrite（全部 10 个步骤，称为强制）、加载 workflow.md、按序执行步骤 1 到 10 并逐步标记完成。它支持自动与交互式任务完成、临时文件清理、会话报告生成、进度追踪和内存保存，并强调不运行此技能会导致进度更新丢失、导航地图过期、无历史记录、临时文件堆积。
create-project
create-project 是一个用于创建新项目的技能，适用于用户需要启动一个有明确交付终点的任务时。它通过脚本先生成项目结构，再由 AI 引导进行协作式规划。该技能会自动创建 4 个目录（01-planning/、02-resources/、03-working/、04-outputs/），并在 01-planning/ 下生成 overview.md、plan.md、steps.md 三个规划文件。规划过程包括：选择项目类型（Build、Research、Strategy、Content、Process、Generic）、填写项目概览、应用思维模型（由脚本列出可选模型，用户自行选择）进行方案与风险分析、研究依赖关系并填充文件与外部系统链接，最后拆分执行步骤。整个过程设有多次强制暂停，待用户确认后再继续。该技能还包含入门引导检查、两种运行模式（工作区搭建模式与项目创建模式）自动识别、错误处理，以及要求在独立会话中执行项目的原则。
execute-project
execute-project 是 Nexus 系统中的一个技能（Skill），用于系统化地执行已有项目的工作，并持续跟踪进度与验证任务完成情况。当用户通过名称、ID 或编号引用任何项目时加载，涵盖继续、恢复、查看状态、进度等场景。它通过加载项目上下文、识别当前阶段与下一个未完成任务、按章节或任务逐步执行、使用 bulk-complete-tasks.py 批量标记完成、在每个章节后验证进度，并优雅处理暂停与恢复，最终在项目完成时自动触发 close-session。
hubspot-create-deal
这是一个用于在 HubSpot CRM 中创建新交易的专项技能。当用户说出“create deal”“add deal”“new deal”“new opportunity”等指令时加载使用。创建交易时需要提供交易名称（必填），可选提供金额、阶段、预期成交日期、管道等参数。运行前需执行配置检查脚本，若 ai_action 不为 proceed_with_operation，则需先按 hubspot-connect 设置指南完成连接配置。技能通过命令行脚本 create_deal.py 调用，支持 --name（必填）、--amount、--stage、--closedate、--pipeline 等参数，并以 JSON 格式输出创建的交易信息，包含 id 及交易属性。适用于需要自动化向 HubSpot CRM 录入销售交易、商机的场景。
hubspot-get-associations
这是 HubSpot CRM 的关联记录查询技能，用于检索 CRM 对象之间的关联关系，例如查找某个交易（deal）上的联系人、某家公司下的联系人、某个联系人所属的公司或关联的交易。技能通过 Python 脚本调用，需要提供源对象类型、源对象 ID 和目标对象类型三个必填参数，并以 JSON 格式返回关联记录的对象 ID 及关联类型标签。运行前需先执行配置检查脚本，若配置状态未就绪，则需按照 hubspot-connect 设置指南完成连接配置。该技能支持 contacts、companies、deals 三种对象类型。
hubspot-list-companies
hubspot-list-companies 是一个用于从 HubSpot CRM 中列出公司的技能，当用户说出“list companies”“show companies”“get companies”“hubspot companies”等指令时加载，返回分页的公司列表。使用前需先执行配置检查脚本，若 ai_action 不为 proceed_with_operation，则需要按照 hubspot-connect 设置指南完成配置。默认列出 10 家公司，可通过 --limit 参数指定数量，通过 --after 参数进行分页。输出为 JSON 格式，包含公司 ID、名称、域名、行业、城市、员工数、电话等属性以及记录链接和下一页游标。该技能还提供显示格式模板和错误处理提示，如 401 令牌无效、403 缺少 crm.objects.companies.read 权限、429 触发速率限制，并关联创建公司、搜索公司和获取关联等技能。
hubspot-list-emails
hubspot-list-emails 是一个用于从 HubSpot CRM 中列出邮件互动记录（email engagements）的技能。当用户说出“list emails”“show emails”“email history”“hubspot emails”等指令时加载。该技能通过 Python 脚本调用 HubSpot 接口，返回已记录的邮件数据，支持默认列出 10 封、自定义数量限制以及分页游标。输出为 JSON 格式，包含邮件 ID、主题、正文、方向、状态和时间戳等属性，并提供便于阅读的展示格式。运行前需先执行配置检查脚本，若配置未就绪则需按 hubspot-connect 设置指南处理。
hubspot-list-meetings
hubspot-list-meetings 是一个用于从 HubSpot CRM 中列出会议（meeting engagements）的技能。当用户说出“list meetings”“show meetings”“meeting history”“hubspot meetings”等指令时加载。它通过 Python 脚本调用 HubSpot 接口，返回已安排的会议记录，支持默认数量、自定义 limit 以及基于游标的分页查询，并以 JSON 或格式化文本展示会议标题、开始时间、结束时间、时长、备注和 ID 等信息。
hubspot-list-notes
hubspot-list-notes 是一个用于从 HubSpot CRM 中列出笔记（note）互动记录的专业技能。当用户说出“list notes”“show notes”“note history”“hubspot notes”等指令时加载使用，返回已记录的笔记数据。运行前需先执行配置检查脚本，确认 ai_action 为 proceed_with_operation，否则需按 hubspot-connect 设置指南处理。支持基本列表（默认 10 条）、通过 --limit 指定数量、通过 --after 游标分页。输出为 JSON 格式，包含 results 数组（含 id、properties 中的 hs_note_body 和 hs_timestamp）以及 paging.next.after 分页游标。展示时按“Found {count} notes”格式列出笔记 ID、日期和内容，笔记内容可能含 HTML 标签，需剥离后以纯文本显示。错误处理涵盖 401（令牌无效，需重新设置）、403（缺少 crm.objects.notes.read 权限范围）、429（触发速率限制，需等待重试）。相关技能包括 hubspot-create-note（创建笔记）和 hubspot-get-associations（获取笔记关联的联系人）。
hubspot-log-call
hubspot-log-call 是一个用于在 HubSpot CRM 中记录通话（Call）互动记录的工具技能。当用户说出“log call”“record call”“add call”“call made”等指令时加载使用。记录通话需要提供标题（title），可选提供通话备注（body）和时长（duration）。该技能通过 Python 脚本调用 HubSpot API 完成通话记录写入，支持设置通话方向、状态等参数，并返回记录 ID 与属性信息。
hubspot-log-email
hubspot-log-email 是一个用于在 HubSpot CRM 中记录电子邮件互动的专用技能。当用户说出“log email”“record email”“add email”“email sent”等指令时加载。使用时必须提供邮件主题（--subject）和正文（--body）两个必填参数，可选指定方向（--direction，EMAIL 表示已发送，INCOMING_EMAIL 表示已接收）和时间戳（--timestamp，ISO 格式，默认当前时间）。运行前需先执行配置检查脚本，确认 ai_action 为 proceed_with_operation，否则需按 hubspot-connect 设置指南完成连接配置。该技能通过 Python 脚本调用，支持 --json 输出，返回记录 ID 及邮件主题、正文、方向、状态、时间戳等属性，并提供格式化显示。常见错误包括 401（令牌无效）、403（缺少 crm.objects.emails.write 权限范围）、429（触发速率限制）。相关技能有 hubspot-list-emails 和 hubspot-get-associations。
hubspot-search-deals
这是一个用于在 HubSpot CRM 中搜索交易（Deals）的技能。它支持按交易名称或金额进行查找，当用户说出“search deals”“find deal”“lookup deal”“deals over $X”或“search for [deal]”等指令时加载。该技能通过 Python 脚本调用 HubSpot API，可执行配置检查、按名称模糊搜索、按最低金额筛选以及组合搜索，并以 JSON 或格式化文本输出结果。