hr-employee-relations
该技能面向人力资源管理者，提供员工关系事务的全方位支持。它覆盖从离职与留任面谈、员工申诉与个案管理、职场调查与绩效改进计划，到员工合同与灵活办公政策撰写、反骚扰与远程办公政策制定、员工满意度调查、多元与包容培训、冲突解决与团队建设策略、内部沟通策略、员工援助计划（EAP）、工会沟通与集体谈判支持等任务。使用者可通过提问方式获取结构化问卷、政策模板、调查设计、案例分析思路和流程建议，并附有关于记录保存、共情沟通、流程一致性和数据系统化分析的操作提示。
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更新于 10-29 00:09
办公与效率
16,141 个结果
hr-technology
面向 HR 管理者的 HR 技术技能，覆盖 HR 系统评估选型、HRIS 实施、技术路线图、自动化与数字 HR 方案等任务，可生成 RFP、评估标准、迁移与治理框架。
hr-training-development
该技能面向 HR 管理者，提供学习与发展（L&D）全流程支持：从学习需求评估、培训设计、电子学习课程与微学习开发，到教练与导师计划、胜任力模型、职业发展规划、入职培训及学习效果评估。可用于设计培训大纲、编写学习目标、制定混合学习策略、开发数字徽章与认证项目，以及撰写培训 ROI 评估报告。核心提示涵盖需求评估、培训设计与材料、电子学习与数字化学习、教练与导师、胜任力与职业发展、入职培训、评估与测量七个方向，并给出以需求评估为先、70-20-10 模型、可衡量学习目标、柯氏四级评估、持续学习等实践建议。
planning-with-files
planning-with-files 是一个基于文件的任务规划技能，模仿 Manus 的工作方式，用持久化的 Markdown 文件充当“磁盘上的工作记忆”，帮助 AI 在复杂任务中组织思路、跟踪进度并保存阶段性成果。它会创建 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 三个文件，分别用于记录阶段计划与决策、研究发现与发现、以及会话日志和测试结果。该技能强调先建计划再执行、每两次查看或搜索操作后立即保存关键发现、决策前先读计划、每阶段完成后更新状态、记录所有错误并避免重复失败等规则，并提供 3 次失败后升级给用户的错误处理协议。使用前会先检查并恢复已有规划文件的上下文，可通过脚本进行会话追赶。适用于多步骤任务、研究工作、项目构建等需要组织的场景，不适合简单问题或单文件编辑。
extract-learnings-to-issues
extract-learnings-to-issues 是一个把用户零散的想法、反思和学习心得转化为 GitHub Issue 结构化内容的工作流技能。它的核心做法是先把非结构化的思考拆解出问题与缺口、有效经验、改进建议、问题证据等主题，再搜索仓库中已有的相关 Issue 进行匹配，最后以评论形式把提炼后的洞察补充到已有 Issue 上，而不是大量新建 Issue。技能强调“引导优先于新建”，主张引用用户原话、补充可执行的验收标准、交叉关联相关 Issue，从而减少噪音、增强有效信息。只有在没有现成 Issue 覆盖某一主题时，才创建带有明确验收标准的新 Issue；如果建完发现是重复的，则通过评论说明后关闭。
postbox
Postbox（usepostbox.com）是一个结构化数据收集与表单构建工具，可作为技能集成到 AI 助手工作流中。它支持创建联系表单、反馈、注册、候补名单和缺陷报告等表单，提供提交端点、字段校验规则、垃圾信息防护、智能回复与翻译等 AI 功能以及数据目的地集成。使用前需将 API 密钥配置在 POSTBOX_API_KEY 环境变量中，助手会代为调用真实 API 生成可用的提交端点，并为前端生成使用 fetch() 的集成代码。
formbuilder-admin
用于在伊利诺伊大学 ATLAS FormBuilder Admin 应用中创建、编辑和管理表单的技能，涵盖表单结构、生命周期、支付、活动注册与权限等管理操作。
skills-docx
skills-docx 是一套用于创建、编辑和分析 .docx 文档的技能，支持文本提取、原始 OOXML 读写、修订（tracked changes）、批注与格式保留，并通过 pandoc、docx-js 与 Python Document 库完成相应工作流。
osint-email
基于邮箱的 OSINT 收集技能，包含邮箱格式校验、Have I Been Pwned 泄露历史查询，以及用 holehe 检测社交/服务账号存在性，用于授权范围内的安全评估。
email-sequence
用于创建和优化邮件序列、滴灌营销与自动化邮件流程的技能，覆盖欢迎、培育、再激活、购后、引导等序列类型，提供策略、主题行、正文结构与输出格式指导。
react-pdf
基于 @react-pdf/renderer 用 React 组件生成 PDF 文档的技能，适用于制作 PDF、报告、发票、表单等。需本地字体、tsx 运行及异步 IIFE 包裹渲染，支持样式、图像、SVG、分页与页眉页脚。
document-hub
文档处理统一中心，支持 Word、Excel、PDF、Markdown 等格式的创建、转换、编辑、批量处理及多媒体文件转换，适用于生成文档、格式互转、批量处理等场景。
image-ocr
图片OCR识别技能，可提取图片中的文字，支持中英文混合识别、代码截图优化与表格数据提取，让不支持视觉的纯文本模型也能理解图片内容。
skill-status
cheat-on-skill 的陪跑进度 skill：用户问“今天该干嘛”“我做到哪了”“继续学”“打卡”“我卡住了”“下一步是什么”时触发，读取 .skill-state.json 的 active.progress 等状态，汇报进度并给出当天任务、打卡推进、卡点修复与产出落盘。
xmind-illustrated-map
基于 xmind-cli 的配图思维导图工作流：先生成 .xmind 文件，再由智能体生成一张接触印相样式的拼图，最后由 CLI 在本地切图并将各切片作为图片资源嵌入对应主题。需先安装 xmind CLI 并具备图像生成能力。
slides
用于生成高质量 HTML 幻灯片演示文稿的技能，提供精美模板。当用户提到 slides、presentation、PPT 等需求时使用，默认输出到 ~/slides/<deck-name>/ 目录。
plan
面向工作规划的 AI 技能，可根据用户请求生成可执行的工作计划，支持访谈、直接、共识与评审四种模式，计划保存到 .omc/plans/ 目录。
remember
remember 是 zereight/gitlab-mcp 中的一个技能，用于把会话中发现的可复用知识提升到合适的记忆面，而不是留在聊天记录里。当用户说“记住这个”“保存这个”“存下来”“memorize”等时激活。
realestate-quick
realestate-quick 是 AI Real Estate Analyst 系统中的快速房产快照技能，通过 /realestate quick <address> 命令触发，在约 60 秒内对指定房产做一次快速评估，并在终端直接输出紧凑的评分卡。它不启动子代理、不写文件，仅执行 3-5 次定向网络搜索，提取价格、卧室/浴室、面积、建成年份、每平方英尺价格、区域中位价、预估租金、学校评分、步行评分等关键信息，然后从价值、租金收益、社区、市场温度、房屋状况五个维度快速打分，给出 Strong Buy、Buy、Hold/Watch、Caution 或 Pass 信号，并列出最重要的三个因素和四个关键数字（每平方英尺价格对比、毛租金收益率、月度 PITI 估算、预估现金流）。输出控制在 40 行以内，末尾建议使用 /realestate analyze 进行完整分析。该技能还支持多地址连续扫描并生成对比表，并针对公寓、多户住宅、土地等不同类型做适配。所有估算均为 AI 生成近似值，仅供教育/研究用途，不构成财务或投资建议。
realestate-report-pdf
该技能是 AI 房地产分析系统中的专业 PDF 房产报告生成器。当用户运行 /realestate report-pdf 命令时，它会扫描当前目录下所有 PROPERTY-*.md 分析文件，提取关键数据、评分与分析内容，汇总为结构化 JSON 数据，再通过专用 Python 脚本生成一份面向客户、可直接交付的 PDF 报告。报告包含评分仪表盘、对比表格、财务预测、图表以及明确的投资建议，适合作为邮件附件、会议演示材料或提交给贷款方的文件。该技能仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议，所有估算均为 AI 生成的近似值，需由持牌专业人士核实。
oci-pptx
oci-pptx 是一个用于制作与编辑 Oracle 品牌 PowerPoint 演示文稿、路演材料和技术幻灯片的技能。它把 Oracle 设计规范与认知科学原则结合，用于创建更易理解、符合品牌的幻灯片。该技能提供 Quick Reference，指导何时使用 markitdown 读取内容、何时阅读 editing.md 编辑现有 Oracle 模板、何时阅读 pptxgenjs.md 从零创建，以及如何选择支柱配色和查找实现示例。其核心是五条认知科学规则：每页只传达一个信息、避免冗余效应（每页最多 50 词，细节放入演讲者备注）、用尺寸体现重要性、根据场景选择背景、每页最多 6 个对象。品牌方面，要求使用 Oracle Sans Tab 字体（回退 Arial），规定标题、正文、页脚字号，给出按 OCI/Database、Health、ERP/EPM/SCM、HCM、CX、Corporate 区分的支柱色彩，并强制所有幻灯片添加 Oracle 页脚。它还列出设计工作流、反模式、模板规则、无障碍要求（阅读顺序、替代文本、对比度）以及内容、认知负荷、品牌、视觉四阶段 QA 与验证循环，强调必须经过修复与验证循环才能宣布完成。
hivemind-goals
hivemind-goals 是 Hivemind 在 Deeplake 虚拟文件系统中用于创建、跟踪和更新团队目标的技能。它以 Markdown 文件形式存储目标，每个文件对应团队共享表中的一行，路径编码结构元数据（负责人、状态、目标 ID），文件正文保存可读描述。适用于用户提及目标、里程碑、可衡量指标、待办事项或需要暂存任务并保留可恢复上下文的场景。
plan-to-tasks
plan-to-tasks 是一个将项目计划转换为 JSONL 格式的技能，输出包含任务层级与依赖关系的结构化数据。它把计划拆解为 Story（Epic）→ Task → SubTask 三个层级，并为每个任务生成自包含的完整上下文，便于外部系统或智能体独立执行。适用于把 Markdown 计划转为 JSONL、导出任务层级、为外部系统创建工作队列等场景。
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。