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结构化文档协作流程

doc-coauthoring

anthropics/skills

提供三个阶段的协作写作流程，帮助团队收集背景、逐步打磨结构并提前测试可读性，适用于提案、规范、决策等文档。

Granola支持诊断信息包生成

granola-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于为Granola应用生成完整的诊断信息包。它会自动收集系统配置、网络状态、音频设置和应用元数据，并将所有信息打包成一个ZIP文件，方便用户提交技术支持工单。当遇到复杂的软件故障，需要向技术支持团队提供详细证据时使用。该过程不会泄露任何会议内容或私人密钥。

Instantly调试数据包收集

instantly-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于收集Instantly工作区全面的调试证据。它整合了活动状态、账户健康度、预热指标、Webhook和后台任务日志等关键数据。输出的JSON报告结构清晰，非常适合用于撰写支持工单、进行技术故障排查或执行内部系统审计。

Notion会议备忘

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Prat011/awesome-llm-skills

从 Notion 收集会议背景，用 Claude 信息补充，再生成内部预读与外部议程，帮助团队和客户高效准备会议。

Notion 研究文档

notion-research-documentation

Prat011/awesome-llm-skills

在 Notion 中搜索相关页面，收集内容、融合洞见，并生成带引用与可执行建议的结构化研究文档，便于调研与汇报。

Obsidian插件诊断信息收集

obsidian-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于全面收集Obsidian知识库（Vault）的诊断证据。它能获取应用的详细版本信息、所有已安装插件清单、外观设置、文件统计数据，甚至捕获控制台错误。最终打包成一份结构化的调试报告，帮助用户或开发者快速定位问题根源。

年度工作成果汇总报告

sred-work-summary

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具能够收集并整合用户过去一年的全部工作产出，包括GitHub PRs、Notion文档和Linear工单。它会自动将这些工作成果按照项目进行分类和归档，生成一份结构化、完整的年度工作总结报告，非常适用于专业的年度汇报和成果展示。

任务前瞻式信息收集

github/awesome-copilot

通过 joyride_request_human_input 工具与人类反复沟通，明确任务范围、交付物与限制，在执行前完成结构化规划和信息收集。

KubeSphere日志收集与管理

whizard-logging

kubesphere/kubesphere

WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件，用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志（stdout/stderr）和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构，并提供配置指南，实现高效的日志管理和查询。

收件箱分类知识库搭建

alirezarezvani/claude-skills

这是一个用于初始化和配置高级邮件分类系统的工具。它通过一次结构化的、交互式访谈，收集用户关于邮件习惯、业务背景和优先级的详细信息，最终生成一套包含7个关键知识库文件（如邮件分类法、费率卡）。这套知识库是驱动邮件分类核心功能的先决条件，首次使用或业务流程重大变更时运行。

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