Skill 资源库

AI Skill 资源库

把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。

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seedance-storyboard

将任何想法转换成即梦 Seedance 2.0 专业分镜提示词。当用户想要生成视频、制作短视频、创作分镜、使用 Seedance/即梦/剪映 AI 视频时调用。

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writing-humanizer-zh

去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本,使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式:夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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xhs-content-plan

小红书内容策划助手:搜索分析热门内容和竞品,帮助规划内容方向、选题、标签策略。 当用户想做小红书运营规划时使用——内容策划、选题灵感、竞品分析、爆款分析、热门话题研究、怎么做小红书、涨粉策略等。

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email-sending

邮件发送集成。涵盖Nodemailer(Node.js)、Spring Mail(Java)、smtplib(Python)。事务性电子邮件服务:SendGrid、Amazon SES、Resend。模板引擎:MJML、React Email。使用场景:当用户提到“发送邮件”、“nodemailer”、“SMTP”、“SendGrid”、“SES”、“Resend”、“事务性邮件”、“邮件模板”、…

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feishu-fetch-doc

获取飞书云文档内容。返回文档的 Markdown 内容,支持处理文档中的图片、文件和画板(需配合 feishu_doc_media 工具)。

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chinese-writing

中文写作技能指南,用于生成高质量的周刊、博客及科技资讯类文章。

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arxiv

搜索、下载并总结来自arXiv的学术论文。专为AI/ML研究人员打造。

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pic-api

聚合多个图片 API 的脚本技能(动漫/随机美图等)。

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electron-app-dev

Electron桌面应用开发专家。精通electron-vite、TypeScript、React、IPC通信、窗口管理、原生功能集成等Electron全栈开发技术。 适用场景: - 创建electron-vite + TypeScript + React项目 - 实现安全的IPC通信 - 窗口管理(创建、控制、多窗口、状态持久化) - 原生功能(系统托盘、菜单、通知、文件对话框) - elect…

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grey-haven-creative-writing

专业写作辅助,适用于博客、研究文章、小说、散文和营销文案。当用户想要撰写、编辑或改进任何形式的书面内容时使用。触发词:'写一篇博客','写一篇文章','帮我写','写一个故事','写一章','草拟一篇论文','创意写作','提高我的写作水平','编辑我的作品','写文案','内容写作'。

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story-display-skill

负责小说情节的持久化写入、生成校验以及终端的完整展示。通过原生指令确保万字剧情不被截断。

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agent-browser

无头浏览器自动化CLI,针对AI代理进行了优化,支持无障碍树快照和基于引用的元素选择

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dify-dsl-generator

专业的 Dify 工作流 DSL/YML 文件生成器,根据用户业务需求自动生成完整的 Dify 工作流配置文件,支持各种节点类型和复杂工作流逻辑

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qa-test-planner

为QA工程师生成全面的测试计划、手动测试用例、回归测试套件和错误报告。包括Figma MCP集成以进行设计验证。

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minimax-web-search

通过 MiniMax MCP 进行网络搜索,适用于 OpenClaw 平台。如果你是 Claude Code 用户,请忽略此技能。

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manga-style-video

漫画风格视频生成器 - 专门生成日式治愈系、国风水墨、美式卡通等漫画风格的动画视频。内置8种漫画风格模板,支持图生视频,一键生成高质量漫画动画。当用户需要生成漫画风格、动画风格、手绘风格的视频时使用此技能。

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python-plotting

Python中的全面绘图和可视化 - matplotlib(静态出版质量图表)、seaborn(统计可视化)和plotly(交互式图表);包括图表类型、自定义、最佳实践以及库选择指南

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doc-coauthoring

引导用户通过一个结构化的工作流程来共同撰写文档。当用户想要编写文档、提案、技术规范、决策文件或类似结构化内容时使用。此工作流程帮助用户高效地传递上下文,通过迭代完善内容,并验证文档对读者有效。当用户提到编写文档、创建提案、起草规范或类似的文档任务时触发。

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ctf-forensics

为CTF挑战提供数字取证和信号分析技术。当分析磁盘镜像、内存转储、事件日志、网络捕获、加密货币交易、隐写术、PDF分析、Windows注册表、Volatility、PCAP、Docker镜像、核心转储、侧信道功率追踪、DTMF音频频谱图、数据包时间分析,或恢复已删除的文件和凭据时使用。

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