smart-categorize
smart-categorize 是 openaccountant/skills 中的技能,用供应商模式匹配自动为未分类交易打上分类。优先套用已有规则,再对未匹配交易按常见供应商名分组给出建议,用户确认后应用并可保存新规则。
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更新于 10-31 00:15
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smart-categorize 是 openaccountant/skills 中的技能,用供应商模式匹配自动为未分类交易打上分类。优先套用已有规则,再对未匹配交易按常见供应商名分组给出建议,用户确认后应用并可保存新规则。
基于 Brand.dev API 的品牌监测与提及追踪工具,可搜索网络品牌提及、分析情感倾向、发现公关机会、检测标志使用并设置持续监控。需配置 BRANDDEV_API_KEY 后使用。
面向营销文案的逐行编辑技能,帮助在保留原意前提下提升清晰度、简洁度、说服力与转化效果,并输出修改说明、变更日志和可读性评分,适用于落地页、邮件、广告等现有文案的润色优化。
用于规划与执行产品发布的策略框架,覆盖软发布、内测、公测与正式上线,提供逐周时间表、Product Hunt/Hacker News/社交媒体等渠道手册、预算分配与指标目标。
一项定价策略与定价页优化技能,提供定价模型选择、三档分层设计、定价心理学、定价页布局、竞品分析与 A/B 测试框架。
用于为任意页面类型生成 Schema.org 结构化数据(JSON-LD)的技能,支持 Article、Product、FAQPage、HowTo、Organization、LocalBusiness、BreadcrumbList、Review 等类型,尽量提升 Google 富媒体搜索结果资格。
Specsfy 系列技能中的第二环节,用于将收件箱(specs/inbox/)中的原始记录、机会、问题或已有的 backlog 条目,整理并深化为可进入规范编写(specification)阶段的 backlog 条目。该技能强调先把模糊输入转化为可理解、可测试的 brief,通过提问式互动逐轮澄清问题、受影响的人、预期结果与上下文,搜索重复条目与相关引用,并在必要时推进到接口体验、数据发现等专项领域。适用于项目早期梳理需求、优化 backlog 质量与准备规范输入,不生成 spec、任务或代码。
Specsfy 工作流中的规格校验技能,用于检查 specs/{id}-{slug}/spec.md 是否符合 Specsfy/2.0 严格格式,并评估其清晰度、完整性、一致性与可测试性,最终给出 READY 或 NOT READY 的 Gate 结论。
Specsfy MVP Milestone Interviewer 是 Promovaweb/Specsfy 技能体系中的一个编排型技能,用于将 MVP 需求导入为里程碑 1.0,并为可开发的需求创建候选 backlog 与 Draft 规格。它读取项目根目录下的 MVP.md(若为 Git 子模块,则回退读取父项目中的 MVP.md),保留业务背景信息仅存于源文件,只挑选描述可构建软件行为的需求,运行导入脚本生成 specs/milestones/M01.md,并输出一条有序的 backlog 队列。随后它依次调用 specsfy-02-backlog 对每个 backlog 进行自适应访谈,必要时转入 specsfy-data-discovery 补全数据,最后用 specsfy-03-specify 生成 Draft 规格,并通过 specsfy milestones sync 与 specsfy-milestone-governor 校验 M01 的关联与进度。该技能要求先加载 $specsfy-setup,采用编号提问交互模式,遵循 .specsfy/Spec.md 的提问契约,只对缺口、歧义或矛盾发问,不重复已确认内容。不实现代码,不推进 Definition Gate。适用于已有 MVP.md、需将 MVP 拆解为里程碑与规格的项目初始化场景。
surprise-me 是 Readwise 的技能,通过分析用户的阅读历史、高亮、标签与已保存文档,找出一个用户自己可能没意识到的、令人意外的阅读与思考模式,并用具体高亮和文档作为证据。
Scenario 用户报告缺陷或变更请求的技能:在公开跟踪器 github.com/scenario-labs/skills 提交,或改用 support@scenario.com 私密反馈。强调先脱敏、经用户确认后再发布,并保证报告可被外部复现。
Scenario 平台的 Sparc3D 图像转 3D 技能:无需文字提示,用 1 至 4 张照片生成水密网格,含基础线与 Portrait 线,各有 2.1/2.0 版本,通过 MCP 调用。
docs-architect 是一个从现有代码库生成全面技术文档的技能。它分析代码结构、设计模式与实现细节,产出长篇文档,覆盖架构、组件、数据模型、集成点、部署、性能与安全等主题。
Syncfusion Blazor DataGrid(SfGrid<TValue>)是用于在 Blazor 应用中展示和操作表格数据的高性能组件,支持数据绑定、排序、筛选、分组、分页、编辑、选择、聚合、导出、虚拟/无限滚动、模板等功能。该技能面向 Blazor Server、WebAssembly、Web App 与 MAUI,提供从安装配置到各功能模块的参考文档,并强调仅使用官方支持的 API、事件名需核对、事件处理器须定义在 GridEvents 组件内等规则。
learn-profile 是一个用于建立学习者画像的技能:通过访谈了解学习者已掌握的基础、目标、节奏、偏好困难类型、表达风格与产出形式,并据此生成 .alvar/LEARNER.md,供教学环节每课读取。
该技能用于诊断和修复 Linux 上 .NET HTTPS 开发证书的信任问题,覆盖从证书生成到系统 CA 捆绑包收录的完整生命周期。它针对在 Aspire 等场景下出现的 Redis TLS 连接失败、证书链 UntrustedRoot、RemoteCertificateNameMismatch、dotnet dev-certs https --check --trust 返回退出码 7、HTTPS localhost 连接证书校验失败,以及执行 dotnet dev-certs https --clean 后需要恢复信任等问题提供排查与修复流程。
skills-index-snippets 是 dotnet-skills 仓库中的一个技能,用于创建和维护 AGENTS.md / CLAUDE.md 片段索引,把任务路由到正确的 dotnet-skills 技能与智能体。它提供可读版与 Vercel 风格压缩版两种片段模板,包含任务到技能/智能体的路由表、轻量质量门禁,以及通过脚本自动更新 README 中压缩索引块的方法。适用于新增、删除或重命名技能/智能体、更新 .claude-plugin/plugin.json、为下游仓库(如 OpenCode、Claude Code)生成可复制片段等场景。
面向 Solana DEX 的跟单交易技能:发现并评估链上盈利钱包,实时监控其交易,按比例执行跟单并配合独立风控。
面向 AWS S3、Azure Blob 与 GCP Cloud Storage 的云存储优化技能,通过压缩、分区、智能分层与生命周期策略降低存储成本并保持可访问性与合规性。
该技能文档介绍如何用 HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager 或 Kubernetes Secrets 实现密钥管理,安全存储并轮换凭据、API 密钥与证书。
生存分析(Survival Analysis)是一套用于研究“事件发生时间”的统计方法,能够处理删失数据(即部分研究对象在观察期内尚未发生事件),从而估计生存概率并进行风险预测。该技能涵盖生存时间、删失、风险率、生存曲线、风险比等核心概念,并介绍 Kaplan-Meier 非参数生存曲线、Cox 比例风险半参数回归、Weibull/指数参数模型、Log-rank 检验以及竞争风险等常用模型。资料提供了完整的 Python 实现示例,使用 pandas、numpy、matplotlib、seaborn 和 lifelines 库,演示了从生成模拟生存数据、Kaplan-Meier 估计、分组比较、Log-rank 检验、风险分层、Cox 比例风险建模、模型诊断到新患者生存预测的全流程,并包含比例风险假设检验和汇总统计。该技能适用于临床试验、设备可靠性、客户流失、员工留存、产品寿命等场景,交付物包括生存曲线、生存概率估计、Log-rank 检验结果、Cox 模型系数、风险比、风险分层组、生存预测和模型诊断。
微信读书高阶顾问技能,在底层 weread 原子 API 之上编排四类工作流:个性化进阶推荐、方向阶梯书单、划线笔记提炼、季度年度阅读复盘。需先配置 WEREAD_API_KEY,推荐附 weread:// 深度链接并校验上架情况。
用于通过 CSS 片段调整 Obsidian 视觉布局的技能,可重设标签页、侧边栏、笔记表面、属性、反向链接、关系图或文件浏览器等界面外观。
面向 Go HTTP API 开发的技能资料,覆盖 net/http 标准库与 Chi、Gin、Echo、Fiber 四个框架,讲解各框架的适用场景、优势与限制,并提供路由、中间件、校验、错误处理和 REST 设计模式示例。