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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-08 00:04

办公与效率

16,836 个结果

video-transcript-downloader

这是一个基于 yt-dlp 的命令行脚本工具,用于下载视频、音频、字幕、转录文本、片段与播放列表。核心脚本为 ./scripts/vtd.js,支持打印干净的转录段落(时间戳可选)、下载视频/音频/字幕,以及列出并选择可用格式。转录时,YouTube 优先通过 youtube-transcript-plus 获取,否则用 yt-dlp 拉取字幕并整理为段落。使用前需在技能目录执行 npm ci 安装依赖,通过 vtd.js 的各子命令与参数调用,额外 yt-dlp 参数可在 -- 之后传入。

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gws-gmail-reply

gws-gmail-reply 是 Google Workspace CLI 中用于回复 Gmail 邮件的命令技能,通过 `gws gmail +reply` 实现。该命令能自动处理邮件会话线程,自动设置 In-Reply-To、References 和 threadId 等头部信息,并在回复正文中引用原始邮件内容。使用时需提供 --message-id(要回复的 Gmail 邮件 ID)和 --body(回复正文)两个必填参数。回复正文默认按纯文本原样使用,也可通过 --html 参数将正文作为 HTML 内容处理;需要注意 --body 为原样写入,`\n` 不会被解析为换行,需用 $'...' 引号或从文件读取的方式生成多行文本。可选参数包括 --from(发件地址,用于 send-as/别名)、--to(额外收件人,逗号分隔)、--cc、--bcc、--attach(附件,可多次指定)、--dry-run(仅显示将发送的请求而不实际执行)和 --draft(保存为草稿而非直接发送)。若需回复全部收件人,可使用 +reply-all。使用前需阅读 ../gws-shared/SKILL.md 了解身份验证、全局标志和安全规则,若缺失可运行 gws generate-skills 生成。

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gws-gmail-reply-all

gws-gmail-reply-all 是 Google Workspace CLI(gws)中用于 Gmail 的回复全部命令,可对指定邮件执行“回复全部”操作并自动处理会话线程。使用时需先阅读 gws-shared 技能文档以了解认证、全局参数与安全规则,若缺失可运行 gws generate-skills 生成。命令通过 --message-id 指定要回复的邮件 ID,通过 --body 提供回复正文(原样使用,支持纯文本或配合 --html 的 HTML 内容),并支持 --from、--to、--cc、--bcc、--attach、--remove、--dry-run、--draft 等参数,用于设置发件地址、增删收件人、添加附件、预览请求或保存为草稿。回复对象为原发件人及所有原始 To/CC 收件人,若排除后无剩余 To 收件人则命令失败。

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mama

mama 是一个以“中国式妈妈唠叨”为旁白风格的生产力与排障 coaching 技能。根据资料描述,它属于 tanweai/pua 下的一个 skill,其底层行为仍继承核心 pua skill 的结构化排障、证据优先与完成质量检查机制,本 skill 只覆盖旁白与话术,不改变底层行为协议。加载后需要先用 Glob 搜索 **/pua/skills/pua/SKILL.md 找到核心 skill 并读取其中的行为约束。它延续核心 pua 的“三条红线、压力升级、Owner 意识、方法论、7 项清单”,但把提示与唠叨升级改写为家庭化表达,例如 L0 信任、L1 轻声叹气、L2 正式唠叨、L3 翻旧账、L4 社会比较、L5 情感核弹,并配合“假装放弃协议”、碎碎念话术库、唠叨关键词库、情境唠叨选择器与抗借口表。适用场景是希望在 AI 助手执行任务时以唠叨式提醒强化其不轻易放弃、先查证据、做事有始有终、改完要验证等行为。主要限制:资料未提供安装方式、运行环境、具体平台、收费与价格信息;其核心行为依赖 pua:pua,且与 /pua:yes 互斥,不要混用。

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pua-ja

pua-ja 是一个日语“生产力教练”模式的 AI 技能。它在用户提出明确请求、出现反复失败、AI 表现被动、缺乏验证或用户对质量不满时触发,通过结构化的问题排查流程和基于证据的完成确认,推动 AI 穷尽手段、主动行动并交付可验证的结果。该技能自称适用于代码、调试、调研、写作、规划、运维、API 集成、数据分析、部署等所有任务类型,核心手段包括三条铁律(穷尽所有手段、先行动后提问、主动推进)、主动性分级与鞭策话术、失败次数驱动的压力升级(L1-L4)、五步通用方法论、七项检查清单、借口封杀表、结构化失败报告,以及多套以日本企业风格为原型的“施压”语气(如丰田式改善、Recruit 式当事者意识、电通鬼十则、乐天、软银、Mercari、迅销、Netflix、Musk、Jobs 等)。此外还提供按失败模式自动选择语气、Agent Team 角色分工与状态传递协议等机制。

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notebooklm

notebooklm-py 是一个用于自动操作 Gemini Notebook(NotebookLM)的 Python 工具,提供命令行接口(notebooklm CLI)与带类型标注的异步 Python API。它可用于笔记本与来源(source)管理、基于来源的问答(grounded chat)与研究查询,以及音频、视频、幻灯片、信息图、报告、思维导图、数据表、测验、闪卡等生成物的创建和下载。该工具支持安装配置、认证(含持久化 master token、浏览器 Cookie 提取、CI 环境部署)、故障排查与并发工作流管理。适合智能体工作流:推荐使用 --json 输出并显式传入 UUID,以保证每次操作可审查、在并发下安全。需要 Python 3.10+。若仅需通用 Gemini API 或无关内容创作,则不适用本工具。

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