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更新于 11-05 00:16

办公与效率

16,572 个结果

reg-gap-analysis

reg-gap-analysis 是 Claude for Legal 隐私法务插件中的法规差距分析技能。它面向隐私法务人员,用于在出现新的或修订的隐私法规、监管指引时,快速判断该法规是否适用,并将其具体要求与组织当前公开的隐私政策承诺和实际做法进行逐项比对,找出差距并生成带负责人、截止日期和优先级的整改计划。技能会先加载配置文件获取隐私政策承诺、监管覆盖范围和 DSAR 流程系统清单;若不适用,则直接说明原因并给出无需行动结论。适用时,技能会界定法规范围(管辖区域、门槛、行业豁免、生效与执法日期),提取所有实质性要求并按通知、权利、安全、供应商、同意、治理等类别归类,再与当前状态做差异对照,标注无差距、部分差距或完全差距,并评估补救工作量与不合规风险。输入可以是法规名称(如 Colorado Privacy Act)或直接粘贴法规文本与指引。输出为带日期的 Markdown 文档,包含整改计划表格、已合规项、已接受风险项及引用核验说明。该技能不做权威法律解释,不主动监控法规变化,也不实施修复,仅提供分析与计划。

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jp-pdf

jp-pdf 是一个将日文 Markdown 转换为带配色、可离线分发的 PDF 的技能。它以 pandoc 与 xelatex 为唯一生成路径,不调用 Chrome、Google 或任何外部服务,全程本地通信为零。日文正文采用 IPAexGothic 字体,支持彩色标题与下划线、提示框引用(> 区块)、斑马纹表格、页眉页脚与标题装饰线,并可将文中的 ASCII 示意图替换为矢量 SVG 图后再嵌入 PDF。适合设计书、提案书、研究报告等日文文档的排版分发。使用时通过 build_pdf.py 脚本指定输入输出文件,可选标题、页眉简称、文档标签、目录、首页预览与字形替换等参数;依赖 pandoc、xelatex、rsvg-convert、ghostscript 与 IPAexGothic 字体,缺失时脚本会报出名称并停止。

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clarification

该技能用于系统化引导用户把模糊需求澄清为结构化规格文档。它先接收并解析用户输入的初始模糊需求或任务描述,识别任务所属专业领域(如软件开发、业务流程、内容创作),并从当前对话历史中提取已确认的目标、约束和利益相关方信息。随后,将提取信息对照标准规格框架(如 5W1H 模型或 SMART 准则)进行映射,找出缺失的关键信息、潜在逻辑冲突和未定义的边界条件。根据信息完整度判断当前阶段:关键字段为空时触发提问逻辑,信息充足时触发规格生成逻辑;提问按优先级排序,先关注影响架构与核心目标的高权重问题。在执行阶段,第一阶段(澄清)最多输出 3 个结构化问题并提供示例选项,以降低用户认知负担;第二阶段(收敛)整合已确认信息,输出标准化需求规格文档。规格文档必须严格包含四个基本维度:背景与目的、核心功能、约束条件、验收标准。适用场景为需求尚不明确、需要引导澄清并形成规范文档的任务。限制方面,资料未提供具体平台、收费、价格等信息。

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customer-service

一个客户服务专家型智能体技能,用于让 Codex 以专业客服代表身份处理各类客户咨询。它覆盖常见问答、账户支持、订单与退款、投诉处理、升级转接和挽留对话,强调先共情、再解决问题,提供开场问候、FAQ 应答、投诉处理、订单支持、挽留与升级等结构化框架与话术模板,适用于零售电商、SaaS、酒店旅行、金融、电信、医疗行政、物流等行业的多渠道客服场景。

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pm-skills

pm-skills 是 bestagentkits/agency-skills 插件中的项目管理技能路由入口,本身不提供工具,而是把请求匹配到该插件捆绑的 8 个项目管技能之一,包括高级项目经理(项目健康、风险 EMV、三点估算)、Scrum Master(冲刺速率、回顾分析、仪式健康度)、Jira 专家(JQL 查询、工作流、看板)、Confluence 专家(空间、页面结构、内容审计)、Atlassian 管理员(用户、权限、方案管理)、Atlassian 模板(可复用的 Confluence/Jira 模板)、会议分析(会议记录、发言时长、行动项)和团队沟通(状态更新、3P 更新、干系人沟通)。插件捆绑的 .mcp.json 接入 Atlassian Remote MCP,OAuth 由 Claude Code 处理,用于实时 Jira/Confluence 操作;管理类操作不在 MCP 覆盖范围内,需使用 admin.atlassian.com 或 REST API。

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stress-test

这是一个以斜杠命令形式使用的业务假设压力测试技能,命令形式为“/em:stress-test <assumption>”。它用于在押注某项核心假设尚未验证的计划之前,先主动找出该假设可能出错的地方,并把风险量化。该技能覆盖收入预测、市场规模、竞争壁垒、招聘速度、客户留存等常见假设类型,通过五步方法展开:明确陈述假设、寻找反证、建立下行情景(基准、-30%、-50%、-80%)、做敏感性分析(判断该假设是高风险、中风险还是低风险关键杠杆)、提出对冲方案(验证型、应急型、预警型)。它也针对收入预测、市场规模、竞争壁垒、招聘计划、竞争响应等场景列出常见失败模式与压力提问。最终输出包含假设陈述、来源、反证、下行影响、敏感性结论和对冲建议的结构化结果。适合创始人和业务团队在投入资源前校准判断,尤其适用于团队共识过强、无人质疑的假设。具体实现细节与安装方式暂未提供。

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bark-push

Bark 推送技能用于向 iOS 设备推送通知消息,基于 Bark 工具和 APNs 实现。当用户需要推送消息、通知或手机提醒时触发使用。用户需在 iOS 设备安装 Bark App 并获取 Bark Key,通过 GET 或 POST 请求调用 api.day.app 接口发送推送,支持标题、副标题、正文、点击跳转 URL、消息分组、自定义图标、自定义声音、循环播放声音、加密推送、时效性通知和紧急警报等功能。同时提供 Bash 推送脚本示例,包含 URL 编码处理。

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obsidian-vault

这是一个用于管理 Obsidian 笔记库(vault)的技能,源自 mattpocock/skills 的个人技能分支,由 JB 维护。它强调使用经过验证的可移植路径解析方式,而非固定写死某台机器的 vault 路径;在笔记组织上采用扁平结构、Title Case 文件名、[[wikilinks]] 双链和索引笔记(Index notes)来聚合相关主题。技能涵盖路径解析与校验、笔记搜索(先文件名后内容)、创建或更新笔记、查找反向链接、查找索引笔记等操作,并规定了一系列安全约束,例如不盲目覆盖已有笔记、不擅自创建新 vault、不编辑 .obsidian/ 配置目录。适用于需要以命令行方式直接读写 Markdown 文件、维护个人知识库的场景。

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