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视频录制到自动化脚本
automate-this
github/awesome-copilot
348
该技能用于分析用户录制的重复性手动操作视频。它能提取视频帧和音频,重建出精确的步骤流程,识别出使用的应用、数据流转和操作痛点。最终,工具将基于流程理解,提出使用用户现有环境的、可运行的自动化脚本方案。
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权威新闻资讯聚合与摘要
news
agentscope-ai/QwenPaw
265
该技能能够从政治、财经、社会、世界、科技、体育和娱乐等多个权威来源获取最新的新闻资讯。它通过调用浏览器工具抓取指定网站的内容快照,并智能提取关键标题和要点,为用户提供一份结构化、精炼的新闻摘要报告。
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利用音乐奖项进行艺人交叉搜索
musician-award-cross
EverMind-AI/EverOS
198
该技能利用音乐奖项(如格莱美提名和获奖信息)作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索,用户可以进行交叉比对,将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对,从而极大地缩小候选范围,实现高精度的艺人识别与验证。
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学术引文管理器
citation-management
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
通过 Scholar 和 PubMed 搜索文献、提取完整元数据、校验引用并生成格式化 BibTeX,帮助科研写作保持引用准确。
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笔记平台跨平台迁移指南
apple-notes-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
295
本指南提供了全面的知识库迁移方案,涵盖了Apple Notes、Obsidian、Notion等主流笔记平台之间的内容迁移。它提供了基于JXA和Bash的脚本解决方案,旨在解决HTML格式转换、附件提取和平台兼容性等技术难题,帮助用户实现高效的知识流转。
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考试复习资料精炼助手
exam-ready
github/awesome-copilot
188
当学生提供学习资料(如PDF或笔记)和考试大纲时,使用此技能。它可以根据大纲和资料,自动提取出高浓度的考试重点,包括定义、关键知识点、核心关键词、图表描述、参考答案和练习题,确保复习内容高度聚焦,高效备考。
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飞书文档内容提取与结构化解析
feishu-fetch-doc
nexu-io/nexu
340
该工具旨在高效获取和解析飞书云文档的Markdown原始内容。其核心功能在于处理复杂的知识库链接,能自动判断文档的真实类型(如纯文档、电子表格、多维表格),并调用对应的专用工具进行内容提取。同时,它还详细说明了如何通过单独工具下载和处理文档内嵌的图片、文件等媒体资源。
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Notion区块与富文本内容管理
notion-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
236
该高级工作流提供了对Notion内容结构的全面控制。它可以实现递归读取嵌套的区块树,并支持追加各种复杂类型的区块(如标题、列表、代码块、引用块),同时支持富文本格式化的应用(例如加粗、链接、提及)。适用于自动化复杂的Notion内容创建和数据提取。
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学术论文作者追踪
paper-author-tracking
EverMind-AI/EverOS
397
本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索,获取候选论文或作者名单。随后,必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点,结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性,能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。
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PDF文档处理与管理工具
pdf-processing
PrefectHQ/fastmcp
421
本技能包提供全面的PDF文档处理能力。它支持从PDF文件中提取文本内容,自动填写表单字段,合并多个文档成一个文件,以及将大型PDF拆分成独立页面,是处理复杂文档工作流的理想工具。
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AI驱动的网页自动化流程
skyvern-browser-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
276
本技能提供了一份使用Skyvern AI驱动的命令行接口(CLI)的完整指南。它可以帮助用户执行复杂的网页自动化任务,包括快速数据验证、结构化数据提取、表单填写、登录管理,以及构建跨页面的可重复工作流,适用于传统选择器失效的复杂场景。
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实时研究过程溯源管理
ara-research-manager
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
253
这是一个任务结束后的研究过程记录器。它扫描整个会话历史,提取关键的研究产物,例如决策、实验结果、死胡同、假设和重大方向调整。它将这些过程溯源数据系统地写入`ara/`目录,从而建立一个完整、可审计的项目演进记录。
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