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更新于 11-05 00:16

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245,508 个结果

copywriting-core

Copywriting Core 是一个面向文案写作与编辑的 AI 技能,融合 David Ogilvy 的清晰、Ann Handley 的温暖与现代转化科学。它覆盖文案全生命周期:从撰写新文案到系统化编辑现有文案。该技能强调先读取品牌与个人语境的上下文文件(如 strategy/brand.md、about/me.md),再基于受众、痛点、期望结果与价值主张进行定位,并借助 PAS、AIDA、Before-After-Bridge、FAB、4 U's 等框架产出文案。编辑方面提供“七轮扫描”方法,依次从清晰度、语气、So What、证明、具体性、情感与零风险七个维度改进文案。适用于落地页、邮件、产品文案等场景,草稿保存至 content/<platform>/drafts/ 目录。

写作与研究349 次安装

jira

Jira 集成技能,通过 Membrane CLI 与 Jira 交互,用于管理项目管理与工单数据、记录和工作流。适用于用户希望操作 Jira 数据的场景。该技能借助 Membrane 自动处理认证与凭证刷新,让使用者专注于集成逻辑而非认证细节。支持通过自然语言搜索预置动作,涵盖问题、评论、项目、用户、冲刺、看板等对象,可执行创建、更新、删除、分配、状态流转、JQL 搜索等操作;当预置动作不满足需求时,还可通过代理直接向 Jira API 发送请求。

办公与效率349 次安装

device-tree

Device Tree(设备树)技能面向 Linux 硬件描述,帮助代理编写与理解设备树源码(DTS/DTSI)。内容涵盖 DTS 语法、binding 绑定、phandle 引用、overlay 叠加,以及内核 OF(Open Firmware)层如何把硬件描述解析为 platform_device 实例,并可用于排查 OF 平台探测(probe)失败问题。适合在新增板级 .dts 或片段 overlay、理解 compatible/reg/interrupts/clocks 等属性、将硬件与内核平台设备模型交叉核对时使用。技能提供 DTS 结构示例、关键属性说明表、phandle 写法、内核解析流程、编译与查看命令(dtc、/proc/device-tree、/sys/firmware/devicetree/base/)、configfs 运行时 overlay 应用方式,以及常见问题排查表(驱动未绑定、MMIO 错误、中断不触发、probe 延迟循环、overlay 失败)。

编程与开发349 次安装

n8n-expressions

n8n-expressions 是 n8n 官方提供的表达式编写与审查技能,用于处理 {{...}} 语法、$json 与 $node 引用、Luxon 日期代码以及表达式报错。它强调按节点名称引用数据而非 $json,推荐用 Luxon 处理日期而非 DateTime 节点,尽量以内联表达式替代多余节点,并在表达式多行时缩进加注释。技能涵盖单字段转换、数组方法链、条件判断、日期运算、跨节点引用、IIFE 箭头函数多行逻辑、.all() 聚合时的 executeOnce 设置,以及 JSON.stringify/parse 的使用边界等实用规则,适用于构建和维护 n8n 工作流的场景。

办公与效率349 次安装

using-n8n-skills

n8n-skills 插件的常驻协议文档,由 SessionStart 钩子在每次会话中加载,用于在任何涉及 n8n 工作流的任务中路由到对应的技能。它强调在编写 SDK 代码、配置节点、设计工作流、连接节点、构建智能体或处理错误之前,先通过 Skill 工具调用匹配的技能,而不是依赖模型训练数据。文档列出三条不可违反的规则:任何 n8n 操作前先调用相关技能;发布前先验证(validate_workflow)并在创建或更新后核实(get_workflow_details);令牌与密钥绝不写入文本字段,必须使用 n8n 凭证系统。此外还提供技能索引、MCP 工具速查表、红旗思维清单以及按顺序执行的操作协议。

智能体与模型349 次安装

highlight-reel-scripter

Highlight Reel Scripter 是一个面向体育赛事精彩集锦视频的脚本与分镜工具。它根据用户提供的比赛素材,生成详细的镜头清单(shot list)、关键回合的时间戳标记、音乐提示建议以及整体节奏(pacing)安排。工具定位为体育视频制作专家助手,除了分镜脚本外,还会针对不同发布平台输出定制化的剪辑方案,例如 TikTok 与 YouTube 各自适配的版本。其输出遵循固定格式,包含生成时间戳、结果内容与可执行的后续建议。

设计与创作349 次安装

generate-image

generate-image 是一个用于调用 AI 生成图像的命令行工具,脚本位于 ~/.agents/tools/generate-image.py。它支持 OpenAI GPT Image 系列模型(如 gpt-image-2、gpt-image-1 等)以及 Stability AI 的 SD 3.5 Large,通过文本提示词生成图片并保存到指定文件。用户可通过命令行参数指定提示词、输出路径、供应商、尺寸、质量、背景和模型。适用于生成插画、配图、Logo、图标、横幅等场景,需要自行配置对应的 API Key,默认使用 gpt-image-2。

设计与创作349 次安装

marketing-org-and-stack

该技能旨在帮助用户设计营销组织结构,并选择支撑规模化增长所需的基础技术栈。它聚焦于评估增长瓶颈(内容资产还是分发能力)、确定早期招聘方向、基于“自建+采购”策略搭建分析归因的数据基础,以及随隐私限制加强从确定性追踪转向概率建模。内容提炼自 Lenny's Podcast 与 Newsletter 的 11 位嘉宾见解,提供“燃料 vs 引擎”框架、Golden MarTech Stack、MarTech 组织设计矩阵、营销衡量三方法等模板,并列出常见误区与引导性问题,帮助团队将专业人才与可扩展的数据基础设施对齐。

营销与增长349 次安装

genkit

本技能用于判断 Firebase AI 功能应采用直接客户端 SDK 集成,还是服务端自有的 Genkit 工作流。当 Web、移动或全栈应用需要接入 Firebase AI Logic,或需要可复用的 Genkit 流程、类型化契约、工具调用、检索、提示文件、评估、追踪与部署时适用。技能先记录最小化的需求信息包(应用形态、归属边界、已有材料、工作流需求、交付压力),再明确选择客户端或服务端归属层,随后从七个主模式中选取一个作为主要模式,并冻结最小功能边界。技能强调不要仅因应用使用 Firebase 就强行套用服务端 Genkit 流程,也需诚实说明回退方案,例如 Firebase 引导/模拟器/部署/管理员工作转交 firebase-cli,通用前端渲染转交前端技能,框架选型比较转交 survey,轻量非 Firebase 调用回退到普通 provider SDK 或路由处理器。最终输出 Firebase AI 实现简报,包含范围、归属决策、功能边界、最小下一步切片与回退路径。

智能体与模型348 次安装