cross-conversation-project-manager
跨对话项目管理技能：在多次、跨天或跨周的对话中维护同一项目状态，跟踪任务、决策、阻塞项与资源，被提及项目名时自动更新，并可生成状态报告和主动提醒。
Skill 广场
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更新于 10-18 00:12
办公与效率
15,386 个结果
state-tax-estimator
根据总收入和居住州估算州所得税负担，辅助季度预缴与报税规划。资料列举了无所得税州及部分州2025年大致税率，并说明多州与远程办公注意事项；结果仅供参考，不构成税务建议，税率需向州税务局核实。
bulk-metadata
Bulk Metadata 是面向 AEM Edge Delivery Services（EDS）站点的元数据批量审计与更新技能。它通过站点的查询索引扫描全部页面，检查标题、描述、OG 图片、robots 等元数据是否缺失或不一致，并生成一份可直接粘贴到 Google Sheets 或 Excel 的批量元数据表格。该技能基于 EDS 的三级元数据体系（页面级 > 文件夹级 > 站点级批量），使用 URL 模式匹配（如 /**、/blog/**、/blog/*）设置站点或分区默认值，并强调页面级元数据始终优先、批量表自上而下求值、规则宜少而精。适用于站点上线前统一元数据、批量设置默认 OG 图片、为草稿内容添加 noindex 等场景；不适用于单页元数据编辑或非 EDS 站点。
content-diff
content-diff 是 Adobe 提供的 AEM Edge Delivery Services（EDS）页面版本对比技能，用于比较同一页面的两个版本并生成面向内容作者的变更报告。它支持三种对比模式：预览版（*.aem.page）与线上版（*.aem.live）对比（默认，用于查看下次发布将带来的变化）、两个显式 URL 对比、以及同一页面跨分支对比。该技能会抓取完整 HTML 与 .plain.html 两种表示形式，分别对比元数据（title、description、Open Graph、robots、canonical、Twitter 卡片及自定义属性）、内容区块（新增、删除、修改的段落、标题、列表、链接）、区块（新增、删除、内容变化、变体变化）以及媒体（新增、删除、替换的图片与视频、alt 文本变化），并输出包含变更摘要、变更范围（轻微/中等/重大）、元数据变更、内容变更、区块变更、媒体变更和风险评估的清晰报告。风险评估会标记可能影响 SEO、性能或无障碍的变更，如 H1 变化、描述被删除、LCP 图片更换、alt 文本丢失、添加 noindex、新增区块等。该技能仅适用于 EDS 页面，一次只对比一个页面，不用于代码变更对比或整站对比。
notion-meeting-intelligence
Notion Meeting Intelligence 是一个用于会前准备的技能，通过拉取 Notion 中的上下文信息、选择合适的会议模板、撰写议程与预读材料，并结合 Codex 研究进行补充，从而为参会者定制会议材料。它适用于需要收集背景、起草议程和预读、以及针对参会人调整内容的场景。使用时先确认会议目标、参会人、时间与所需决策，再用 Notion 搜索与抓取工具收集过往笔记、规格、OKR 和决策记录，随后根据会议类型选择模板，并在 Notion 中创建或更新页面。当计划变化时，可更新页面并保留简要变更记录。
job-hunt
job-hunt（求职猎手）是一个面向求职场景的 Claude Skill 主入口工具，通过 /job-hunt 命令驱动完整求职流程。用户可以上传招聘平台的岗位详情页截图（支持 Boss直聘、智联招聘、前程无忧、猎聘、拉勾等），工具会结合用户提供的简历进行 STAR 匹配分析，生成针对每个岗位的定制简历与开场白，并按匹配度排序输出 shortlist。工具自称支持子命令 fetch / analyze / tailor / status / clean，分别用于截图导入、岗位分析、简历定制与排序、运行状态查询以及缓存与产物清理。简历来源支持 .md 文件、本地路径或直接粘贴文本，暂不支持直接上传 PDF/Word 等版式文件。最终产物为一个可视化 HTML 视图，可在网页中按匹配度查看岗位、在线编辑简历并一键导出 PDF。
hierarchy-of-engagement
来自 pmprompt/claude-plugin-product-management 的产品管理技能，用于围绕 Sarah Tavel 的「参与度层级」框架定义核心动作、北极星指标、累积收益与留存机制，适用于消费级或社交产品的留存与产品粘性设计。
interviewing-evaluating-candidates
一套用于设计和执行高信号招聘面试流程的技能，依据Lenny's Podcast与Newsletter中27位嘉宾的洞见整理。主张跳出简历与人格魅力，重点评估主动性、第一性原理思维与实际手艺，通过贴近真实工作的评估、标准化评分表和高质量背景调查来提高招聘准确性。
writing-plans
Writing Plans 是一个用于创建详细实施计划的中文可访问技能，主要面向对代码库零上下文的工程师。它强调把计划拆解为 2-5 分钟粒度的小任务，要求写明每个任务需要修改的确切文件路径、完整代码块、测试方式、相关文档以及预期命令输出。该技能遵循 DRY、YAGNI、TDD 和频繁提交原则，并要求在开始时声明正在使用该技能，计划保存到 docs/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md。计划完成后，提供两种执行方式：子代理驱动（当前会话，每任务新子代理并在任务间审查）或并行会话（在工作树中开启新会话，使用执行计划技能批量执行并设检查点）。
file-todos
file-todos 是一个基于文件的待办事项跟踪技能，用于在 todos/ 目录中管理代码审查反馈、技术债务、功能请求和工作项。每个待办是一个带 YAML frontmatter 和结构化章节的 Markdown 文件，文件名遵循 {issue_id}-{status}-{priority}-{description}.md 命名规范。它支持创建待办、管理生命周期（pending → ready → complete）、分诊待审批项、检查和管理依赖、将 PR 评论或代码发现转化为跟踪工作，以及在工作执行期间更新工作日志。
tax-strategy-optimizer
一个税务策略优化技能，用于税前与 Roth 账户比较、慈善捐赠优化、资本利得择时和扣除额最大化分析，并强调不替代注册会计师（CPA）。
gtm-workflow
GTM Workflow 是一个用于管理“已保存工作流”的技能，覆盖工作流的创建、修改、运行、调度、部署、升级、检查、打开查看界面和删除等生命周期操作。它基于 Vercel Workflow 运行时（Nitro），首次使用时从模板复制到工作区的 workflows/ 目录，包含工作流文件、数据库表、迁移、vercel.json、.env、本地数据库、运行记录、图表页面以及部署副本。运行默认针对本工作区自带的 Postgres（位于 data/pg），也可按用户要求或主机声明改为针对部署副本。密钥保存在 workflows/.env.local 或部署项目的 Production 变量中，通过查看器的 Keys 页面（Connections 标签）编辑。该技能还负责工作流的业务图表、描述、分享策略、数据表注册、行输入与成本上限控制，以及通过 Slack 通知、审批流程等与外部系统交互。
gather
gather 是一个税务申报资料收集导航技能，属于 kazukinagata/shinkoku 技能集。它依据 assess 技能的申报判定结果（所得税、消费税、居民税申报义务），列出办理日本确定申告所需文件清单，并按「必须」「仅适用者」「任意」分类。技能会说明每份文件的取得来源、取得方式与大致所需时间，并优先提示可通过电子方式（e-Tax、マイナポータル）获取的资料。它还会给出资料收集时间线、缺失资料时的应对方法、收集完成确认清单，并将进度写入 .shinkoku/progress 目录下的交接文件，以便会话中断后继续下一步（如 journal 记账录入、tax-advisor 扣除咨询）。本技能以 shinkoku.config.yaml 配置为前提，需先读取设置；配置不存在时引导运行 /setup。它不自行判断申报义务，须依赖 assess 技能的结果。
meeting-intelligence-system
会议智能系统是一个用于分析会议记录并生成可执行洞察的技能。它可以从会议转录文本中提取决策、行动项、阻碍因素、讨论情绪，并生成后续跟进邮件。当用户提供会议记录、要求分析会议、提取行动项、生成会议纪要、查找会议决策或创建跟进邮件时，该技能会被激活。输出格式包括会议摘要、决策列表、行动项表格、阻碍与风险、关键讨论点、未决问题、情绪分析以及跟进邮件草稿。
enterprise-user-management-system-ai-analytics
这是一个全栈企业用户管理系统，结合了用户管理、任务跟踪与支持工单功能，并集成基于 AI 的分析能力。系统由三部分组成：React 前端（含用户/管理员仪表盘）、Node.js REST 后端（使用 MongoDB 与 JWT 认证）、以及基于 FastAPI 的机器学习服务。ML 服务提供风险检测、异常检测、职业倦怠分析和项目预测洞察等功能，使用 scikit-learn 与 River 构建模型。
negotiating-compensation
面向产品与工程岗位的薪酬谈判助手，覆盖从初次猎头沟通到最终出价的完整流程，提供基准对标、面试情报收集、期望薪资回避话术、初创股权评估与总薪酬杠杆等参考框架。
slide-deck
slide-deck 是一个用于在 React/Next.js 幻灯片系统中起草、更新、转换和导出品牌化幻灯片的技能。它面向 ${SLIDE_DECK_REPO:-$HOME/code/your-slide-deck-site}/src/app/slides/<slug>/page.tsx 编写 React/TypeScript 幻灯片，输出直接使用用户自己的幻灯片系统，无需单独的 HTML 流程；当需要可移植的 HTML/PDF 时，导出模式通过 Playwright 对渲染后的 React 幻灯片截图，保证品牌一致。它提供 new、update、ppt、export 四种模式：新建幻灯片、修改现有幻灯片（带溢出保护）、把旧 PPTX 转换为 React 幻灯片、以及把幻灯片快照为 HTML、PDF 或 Vercel URL。
job-hunt-fetcher
job-hunt-fetcher 是 job-hunt 套件中的内部子技能，唯一职责是从用户提供的招聘平台详情页截图中解析 JD（职位描述）信息，并输出标准化的 Markdown 文件到 jd-pool。它支持任意招聘平台，包括 Boss直聘、智联招聘、前程无忧、猎聘、拉勾等，只要截图包含公司名、职位名、岗位 JD 等基本信息即可。该组件不做筛选、不做分析、不做改写，只负责识别与写入。其强制规则为“一张截图 = 一个岗位”，不进行跨张分组。每张截图独立识别 title（职位名）和 job_description（JD 正文）等必需字段，以及公司名、薪资、地点、经验、学历、HR 信息等可选字段。识别不到的可选字段置为 null。若缺失职位名，会要求用户补充，并提供公司名可选补充。若多张截图高度雷同，会询问用户合并或分开处理。最终按统一 frontmatter 模板写入指定路径，并汇报解析结果。
lark-okr
飞书 OKR 管理工具，用于查看和编辑 OKR 周期、目标、关键结果、对齐关系、量化指标与进展记录。用户可借此查看自己或他人的 OKR、批量创建目标与关键结果、更新数字进度或文字进展、调整顺位与权重、处理对齐关系以及查询和创建评论。该工具不负责待办任务管理（lark-task）、日程/会议安排（lark-calendar）和绩效评估。使用前需先读取 lark-shared/SKILL.md 获取认证与权限信息，默认以 --as user 身份操作，也支持 --as bot 查看他人 OKR。
spark-recipe-calendar-audit
这是一个日历审计技能配方，用于在指定时间范围内分析会议负担。它基于 spark 命令行工具，统计会议总数、会议总时长、每日分布、最繁忙与最轻松的工作日、连续背靠背的会议链以及可用的空闲时段。该配方要求只读访问权限，并依赖 use-spark 基础技能中的命令参考与过滤语法，适合在周一规划一周日程或周五回顾会议占用情况。
job-hunt-analyzer
job-hunt-analyzer 是 job-hunt 套件内部的子技能，专门负责求职匹配分析。它对每条职位描述（JD）与用户简历进行多维度评分，只输出评分与分析，不生成改写建议（改写建议由 tailor 负责）。其工作流程分两大步：第一步对简历做 STAR 预处理，通过哈希校验判断是否需要重新拆解，按区块级和行级规则过滤掉专业技能、教育背景、个人信息、自我评价、证书奖项等区块，以及缺少行动动词和结果描述的头部行，只对剩余有效经历按 S（背景）、T（任务）、A（行动）、R（结果）格式拆解，并提取技能关键词。第二步逐条分析 JD，先做缓存校验，再计算硬技能匹配、经验深度、行业契合、软性匹配四个 0-100 分的维度，总分取四项平均并四舍五入，结果写入 analysis 文件，同时更新状态标记。单条 JD 分析异常不会整体中止，而是记录错误后继续处理其余 JD。
linkfox-temu-manage-product-global
LinkFox 提供的 Temu 全球站（site=global，非美国/欧洲）商品管理 Manage Product API 技能，经网关转发 24 个 bg.local/temu.local 接口，支持商品列表、详情、SKU、库存、编辑、合规等操作。
slack-message-formatter
将长文本转换为适合 Slack 的格式，支持表情符号、项目符号、代码块和线程建议，帮助提升消息可读性与互动性。
time-management
这是一套面向独立创业者（solopreneur）的时间管理操作手册，旨在帮助使用者在身兼产品、销售、市场、运营、财务多职的情况下提高高效工作时间、保护深度专注并避免倦怠。内容以八个步骤展开：先通过一周时间审计了解时间实际去向，并区分深度工作、浅层工作、创收工作、维护工作与浪费时间；再进行日历时间块安排，先固定不可协商事项（深度工作、运动、用餐、睡眠），再安排主题化工作块（行政、内容、客户、业务开发），并预留20%-30%缓冲时间；随后给出保护深度工作的规则（最短90分钟、杜绝打扰、单任务、提前准备、块间休息），以及按精力而非仅按时间管理任务的方法。此外还涵盖消除干扰与减少上下文切换、80/20法则、每周与每日计划仪式、何时停止工作以防倦怠，并列出常见时间管理错误。文档以通用方法论为主，未涉及特定产品功能或收费信息。