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面向 Office 与 PDF 文档处理的主方法插件,通过 officecli 统一完成 .docx/.xlsx/.pptx/.pdf 及图片的读取、创建、编辑、审阅、转换与版本管理,并以草稿-接受机制保证写入安全。
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更新于 10-28 00:17
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面向 Office 与 PDF 文档处理的主方法插件,通过 officecli 统一完成 .docx/.xlsx/.pptx/.pdf 及图片的读取、创建、编辑、审阅、转换与版本管理,并以草稿-接受机制保证写入安全。
tzst 命令行的使用技能,适用于创建、解压、扁平化、列出、测试、安装与脚本化处理 .tzst 或 .tar.zst 归档。仅覆盖 CLI,不用于通用 tar、zip 或 Python API 问题。
xdrop 是一个通过终端与 Xdrop 服务器进行文件发送与获取的技能,适用于自动化加密 Xdrop 分享链接工作流。它内置上传与下载脚本:upload.mjs 可将本地文件或目录上传到 Xdrop 服务器并输出分享链接,download.mjs 可下载分享链接、在本地解密并保存文件。使用需要 Bun 运行环境、本地文件系统访问权限以及对目标 Xdrop 服务器的网络访问。上传支持 --quiet、--json、--expires-in、--api-url、--name、--concurrency 等参数;下载需要包含 #k=... 片段的完整分享链接,否则无法解密,并支持 --output、--quiet、--json、--api-url 等参数。
configure-discord 是 oh-my-claudecode(OMC)中的交互式配置技能,用自然语言引导用户设置 Discord 通知,支持 Webhook 或 Bot API 两种方式,可配置提及、事件和显示名称,并将结果写入 ~/.claude/.omc-config.json。
通过真实 Chrome 浏览器(CDP)向微博发布内容,支持带文字、图片、视频的普通微博及 Markdown 头条文章,绕过反机器人检测。首次运行需手动登录。
房地产抵押贷款计算与可负担性分析工具,属于 AI Real Estate Analyst 系统。它通过 /realestate mortgage 命令调用,输入房价、收入、首付、信用分、地区或再融资信息后,输出月供计算、贷款方案对比、可负担性评估、租买对比与再融资回本分析。支持 30 年固定、15 年固定、ARM、FHA、VA、投资房等方案,包含本金利息、房产税、保险、PMI、HOA 等完整月度成本,并生成 amortization 里程碑、DTI 比率、最高可购房价、5 年财富对比与再融资决策矩阵。结果保存为 PROPERTY-MORTGAGE.md。仅供教育研究,不构成财务或投资建议。
Artifact Resurfacing 是一个用于清理“记忆声明、CLAUDE.md 引用与磁盘实际状态之间累积漂移”的四阶段协议技能。它检测过期引用、缺失文件、孤立计划,以及指向已移动路径的跨作用域记忆条目,并以提案形式进行打磨,最后将经验固化,避免下一次会话重复发现同样的漂移。该技能遵循“只提议、不应用”的权威边界:对任何宪法性文件(如 CLAUDE.md、MEMORY.md、governance-rules.json、registry-v2.json、seed.yaml)的编辑,必须获得同一会话中指挥者的明确授权。它不分配 DONE-NNN / IRF-XXX-NNN 关闭标签,不移动计划文件,不自动重建缺失产物,也不作为后台守护进程运行。
Closeout 是一个会话收尾(Session Close-Out)技能,通过六步协议在一个工作会话结束时进行清点与归档。它先盘点本会话产生的文件、计划(plans)与提交状态,然后回访本会话撰写的计划,把每个计划归类为已执行(EXECUTED,含 DONE-NNN 引用)、进行中(IN-PROGRESS,含 IRF-XXX-NNN 引用)或已放弃(ABANDONED,移入 abandoned/ 目录),必要时回访原子(atoms)的状态字段,接着核对 git 工作区、分支与源站同步情况,并检查 CLAUDE.md 自动生成内容的新鲜度(hall-monitor 门禁),再更新 .conductor/active-handoff.md 以实现跨会话续接,最后生成 ~/.Codex/plans/closeout-{date}.md 收尾摘要。它适用于用户明确要求收尾、或会话产出 3 个以上文件/计划/原子并准备结束(尤其是非平凡 git push 之前)的场景。该技能强调原子与计划不可未经用户确认被批量关闭、计划文件只移不删、收尾本身不执行 push。
Premortem 是一个用于对计划、发布、产品、招聘、战略或决策进行「事前验尸」的技能。它假设该事项在 6 个月后已经失败,然后倒推找出所有可能的失败原因。该方法源自心理学家 Gary Klein,其核心是「前瞻性后见之明」:当你问“可能出什么问题”时,人们给出谨慎的回答;但当你说“它已经失败了,告诉我为什么”,大脑会切换到叙事模式,生成更具体、更有创意、更诚实的理由。该技能特别针对 AI 助手倾向于给出顺从、乐观回答的问题——通过将框架强制转为「它已经死了,解释它是怎么死的」,让分析转向真实的失败识别。
该工具用于把当前会话中完成或提出的核心任务,提炼成一个可复用、自包含的提示词,并据此创建可按需触发或按固定间隔自动运行的定时任务。它适用于需要将一次性操作沉淀为可重复执行流程的场景。使用时先分析会话历史,明确可重复的目标,再把目标、执行步骤、相关文件路径或网址、仓库、工具名称、预期输出、成功标准以及用户表达的约束或偏好写入提示词。提示词使用第二人称祈使句,独立完整,不依赖当前会话上下文。随后选择一个 kebab-case 形式的简短任务名,并确定调度方式:周期性任务使用 cronExpression(按用户本地时区计算),一次性任务使用带时区偏移的 fireAt ISO 8601 时间戳,仅按需手动触发的任务则省略两者。调度不明确时应先提出方案并请用户确认。最后创建定时任务。
transcript-promotion 是一个用于将对话会话中仅存在于 JSONL 转录里的实质性内联内容,提升为持久、可被索引发现的计划文件的技能。它解决的是「会话产出两类内容」中的第二类问题:文件绑定型内容(代码编辑、计划写入等)会通过工具钩子自然落盘并同步到远端,而对话绑定型内容(密集参考资料、引擎日志、内联分析、多段讲解)虽然保存在 JSONL 转录中,却对计划索引、记忆文件和 chezmoi 源镜像不可见,一旦上下文退出便等于消失。该技能通过四阶段协议完成提升:第一阶段从 JSONL 中按锚点或行范围逐字提取内容;第二阶段前置规范化的 frontmatter 元数据;第三阶段通过 chezmoi 传播到源仓库并触发自动提交与推送;第四阶段在所属系列中登记该产物。它明确不修改宪法级文件、不重写或转述转录内容、不提升系统提醒类基础设施内容、不在无授权情况下跨组织推送到公共主分支,也不作为后台守护进程运行。
Workspace Autopsy & Governance Restructure 是一个面向智能体的技能,用于对当前工作区目录进行自动化“解剖”分析,梳理文件分布、识别结构问题,并提出重组方案(即“信号”)。该技能按四个阶段推进:先运行 Python 脚本生成目录树与文件统计,定位核心源码、文档、脚本与资产的散落位置及遗留混乱目录;再基于模板撰写 RESTRUCTURE_PROPOSAL.md,明确将创建哪些目录、哪些文件迁移到何处,并等待用户明确批准;获批后创建 /src、/docs、/scripts、/assets、/tests 等目标目录,使用 mv 命令迁移文件,避免根目录残留孤立文件(标准配置文件除外);最后依据 GEMINI-template.md 定制治理文档,写入项目根目录的 GEMINI.md,必要时在子目录中创建更细粒度的 GEMINI.md。该技能附带 workspace_autopsy.py 脚本、重组提案模板与治理模板三类资源,适用于需要整理混乱工作区并建立长期目录规范的场景。
planning-with-files 是一个工作流技能,借鉴 Manus 的做法,用持久化的 Markdown 文件充当“磁盘上的工作记忆”,用于复杂任务的规划、进度跟踪与知识存储。其核心是“三文件模式”:task_plan.md 跟踪阶段与进度,notes.md 存放调研发现,[deliverable].md 作为最终交付物。使用前先创建 task_plan.md 并定义带复选框的阶段,每完成一个阶段就标记 [x] 并更新状态,做重大决策前先重读计划文件以刷新目标。适用于多步骤任务、调研任务、构建/创作类任务以及跨多次工具调用的任务;简单提问、单文件编辑和快速查询可跳过。
Notion 技能用于通过 Notion API 创建和管理页面、数据源(数据库)与区块。它提供了一套基于 curl 的调用示例,涵盖搜索页面与数据源、读取页面及其内容、在数据源中创建页面、查询数据源、创建数据源、更新页面属性以及向页面添加区块等常见操作。该技能要求先在 Notion 创建集成并获取 API 密钥,将密钥保存到本地配置文件,并把目标页面或数据库共享给该集成。所有请求都需要携带 Authorization 与 Notion-Version 头,本技能使用 2025-09-03 版本,在该版本中数据库在 API 里被称为 data sources,并区分 database_id 与 data_source_id。资料还列出了标题、富文本、单选、多选、日期、复选框、数字、URL、邮箱、关联等属性格式,并说明 API 无法设置数据库视图过滤器、平均速率限制约为每秒 3 次请求等限制。
Local Work Tracker 是一个基于 Git 的仓库本地 Feature 负责人索引工具,为没有 Jira、Linear、GitHub Issues 等外部追踪器的团队提供显式的本地回退方案。它只记录 Feature 的负责人、状态、里程碑和文档路径,用于防止本地智能体窗口误选他人的 Feature,而不是任务追踪器。使用时需在仓库根目录运行脚本进行初始化、注册 Feature、按负责人解析、状态转换、重新规划、关闭和渲染视图。它要求显式调用,不会隐式触发;若已有外部追踪器管理实时状态,除非用户明确要求迁移,否则应停止使用。它不存储凭据,不推断所有权,也不支持跨未同步机器或 Git worktree 的强原子所有权。
Action Converter 是一个将个人目标与未完成事项转化为具体行动的技能。它读取记忆文件、日志、主题笔记、定时任务状态、关注仓库和文章输出等本地资料,提取当前进行中的“开放循环”(如未合并的 PR、待办优先级、失败技能、待分发文章),再按杠杆、紧迫度、具体性三个维度打分,筛选出 5 个可执行行动。每个行动必须点名具体文件、PR 编号、账号、仓库或命令,禁止空泛建议,并附上理由、可观察的完成标准和对应循环。技能支持三种模式:无上下文时提示先填充记忆;引导阶段输出配置类行动;正常模式输出完整行动清单。结果通过 ./notify 发送并记录到当日日志,便于次日延续。
idea-pipeline 是一个执行缺口审计技能,用于将创业想法积压清单与已交付的技能、原型和跨仓库 PR 进行交叉比对,找出最接近可构建状态的 3 个想法。它读取 memory/topics/startup-ideas.md 中的想法表,统计总数、已筛选数和已执行数,计算执行缺口,并结合叙事关键词、操作者契合度、时效性和生态缺口对未执行想法打分排序,输出「本周构建」报告。该技能还支持通过 Telegram 强制回复进行 pick:(标记某想法为下一个构建目标)和 offer:(直接提供已确认的仓库或 issue 目标)两种交互路径。
operator-scorecard 是 Aeon 项目中的一个技能,用于对 Aeon 自身活动生成三种回顾视图。默认模式为 operator scorecard,将一周的智能体健康、社区增长和经济活动综合成一份可在 30 秒内读完的记分卡,并给出 OK/WATCH/DEGRADED 三选一的最差综合判定。ops 模式生成单日运营回顾,总结当天交付、失败和需跟进事项。push 模式对推送进行深度回顾,读取 diff、按影响排序并区分用户可见与内部工作。该技能不引入新 API、密钥或 cron 状态,所有数字均来自其他技能已写入的文件,上游未运行时对应段落会降级为“无数据”而非编造。
send-email 是一个用于撰写并通过 Resend 发送单封一次性邮件的技能,属于 aeonfun/aeon 项目。它要求每次运行只针对一个明确且合理的收件人,用运营者本人的语气写信,不适用于群发、冷启动外联或垃圾邮件。撰写前会读取 soul/ 目录以获取语气、读取 memory/MEMORY.md 以获取上下文。发送在本轮运行内通过 ./secretcurl 调用 Resend 完成,受共享发送上限和开关控制,并记录到共享账本 memory/email-log.json。发送是不可逆的最终动作,必须依次通过一组失败即关闭的检查(kill-switch、配置、账本与每日上限、去重、收件人格式、冷却期、密钥泄露探测等),任一检查失败、未设置或报错都不会发送。它还支持通过 Telegram 强制回复 revise:<instruction> 对上一版草稿进行修改,但仅重新生成供审阅的草稿,永不自动发送。
Agentspace 可将本地文件夹或单个文件通过一条命令分享为网页链接,让用户在浏览器中实时查看 AI 智能体的日志、代码、生成物与截图等产物,无需同步、打包或注册账号。
sdd-derive 是 ahgraber/skills 中的一项技能,用于从现有代码反向推导 SDD 规格,或将已实现的行为追溯性地记录为规格。它通过编排器与子代理分阶段完成发现、观察、提升与校验,输出变更目录或基线规格。
synthesize 是一个用于从一份或多份资料中提炼“主线式要点”的技能:围绕一条来自材料本身的组织主线,用少量紧凑段落呈现洞见,并指向原始来源,而非复述或罗列内容。
Task Decomposition 是一个用于任务拆解的技能,适用于用户提出庞大而模糊的目标时。它要求在开始任何实际工作之前,先把目标拆解为具体、有序的子任务。该技能的核心流程包括:用一句话重述最终目标;按顺序列出达成目标所需的具体子任务;识别任务之间的依赖关系(哪些任务会阻塞其他任务);评估相对复杂度并标记未知项;在执行前与用户确认拆解结果。其反模式是:在计划尚不清晰时就直接开始第一步,做到一半才发现方向错误。该技能强调先规划、后执行,通过结构化拆解降低大型任务的执行风险。
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