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苹果备忘录自动化开发指南
apple-notes-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
本工具包为macOS平台提供了生产级的苹果备忘录自动化解决方案。通过结合JXA和AppleScript,它封装成一个Node.js客户端,实现了对备忘录的列表、创建、搜索和批量处理功能。适用于需要将笔记管理流程集成到自动化工作流中的开发场景。
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个人品牌抵制提醒过滤
boycott-filter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
该技能允许用户通过对话管理个人抵制品牌列表。用户可以告知AI他们想要避免的品牌及其原因。系统将这些信息存储到本地,并通过Chrome扩展程序实现网页监控。当用户访问被抵制品牌的网站时,扩展程序会自动弹出警示,并在警告中显示用户设定的抵制理由,起到持续提醒和增强消费意识的作用。
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ClickUp核心工作流管理API
clickup-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
442
本工具提供完整的ClickUp API v2接口,用于程序化管理整个工作区的组织结构。用户可以创建、读取、更新和删除空间、文件夹、列表、视图和标签等核心元素,非常适合自动化项目搭建、工作流组织和大型项目的结构化管理。
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ClickUp项目数据迁移工具
clickup-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
该脚本提供了一个深入的项目数据迁移解决方案,旨在帮助用户将来自Jira、Asana、Trello等外部项目管理工具的数据导入ClickUp。它不仅支持跨工作区的数据同步,还处理了复杂的层级映射(如看板到空间,任务到任务),确保了项目结构和数据的完整性。
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飞书多维表格数据管理
feishu-bitable
nexu-io/nexu
270
本工具是飞书多维表格(Bitable)的专业管理助手,支持数据的全生命周期管理。它可以帮助用户创建、查询、新增、修改和删除记录,并支持管理字段类型和视图。适用于构建复杂的业务流程、进行批量数据导入,以及执行高级的结构化数据查询和自动化工作流。
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飞书日历与日程管理
feishu-calendar
nexu-io/nexu
492
提供全面的飞书日历和日程管理功能。支持用户创建、查询、修改日程,并能查询团队成员及会议室的实时忙闲时间。适用于组织复杂的会议、协调跨部门日程,是提高团队协作效率和管理工作流的核心工具。
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创建飞书云文档
feishu-create-doc
nexu-io/nexu
255
该工具能够基于结构化的Lark-flavored Markdown内容,自动创建和发布功能丰富的飞书云文档。它支持高亮块、分栏、增强表格和流程图等多种富文本格式,适用于撰写项目计划、会议纪要、技术文档或任何需要高度视觉呈现和清晰结构化管理的专业报告。
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飞书消息阅读与检索
feishu-im-read
nexu-io/nexu
112
本工具为飞书IM消息的深度检索与管理指南,能够帮助用户获取群聊或私聊的完整历史记录。它支持按关键词、时间范围进行跨会话搜索,并能主动展开话题讨论的完整上下文。此外,还能高效下载消息中包含的所有图片、文件、音频和视频等媒体资源,是工作信息回顾的利器。
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飞书任务与清单管理
feishu-task
nexu-io/nexu
180
这是一个用于飞书(Feishu)的全面任务与任务清单管理工具。它可以帮助用户创建、查询、更新、分配和完成待办任务,并管理整个任务列表。适用于进行项目协作、跟踪工作进度、设置截止日期和明确任务负责人,提升团队工作效率。
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飞书考勤记录查询
lark-attendance
larksuite/cli
273
该工具通过命令行接口(CLI)连接飞书平台,用于查询用户个人的考勤打卡记录。用户可以方便地查阅完整的考勤历史,包括打卡的具体时间和状态。它适用于员工个人时间管理、考勤核对和HR数据查看等场景。
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OKR目标与关键结果管理
lark-okr
larksuite/cli
464
用于管理飞书OKR(目标与关键结果)的专业工具。支持查看和编辑OKR周期、设置目标、定义关键结果,并追踪各项进展记录和对齐关系,帮助团队实现系统化的目标设定与绩效管理。
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LLM知识库:第二大脑构建系统
llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
203
这是一个将大型语言模型(LLM)转变为Obsidian专业知识库维护员的系统。它核心原理是“知识积累/复合”,而非简单的检索增强生成(RAG)。用户只需持续输入源材料,LLM便负责自动进行提炼、关联、更新实体和概念,构建一个持续增长、结构化的“第二大脑”,非常适合进行深度研究、个人知识管理和企业内部文档沉淀。
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