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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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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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优化Fondo财务工作流程
fondo-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本技能旨在为财务团队提供一套完整的Fondo工作流优化方案。主要通过设置自动分类规则、优化与外部会计师的沟通流程,并利用数据导出缓存机制,显著加速月结周期。帮助财务人员实现更高效、更准确的财务报告和结账操作,全面提升运营效率。
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ADHD友好型内容结构化格式
hyperfocus
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本功能旨在优化AI模型的输出格式,提升文本的认知可读性。它通过分块、视觉层级划分、前置关键点等认知科学方法,为ADHD或注意力不集中用户重构内容。提供三种模式(clean, flow, zen),确保复杂信息结构清晰、易于理解和消化。
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本地离线文本转语音与声音克隆
local-tts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
405
本技能基于VoxCPM2模型实现本地离线文本转语音合成。支持30种语言,提供三种先进模式:标准语音合成、描述式声音设计,以及从用户提供的参考音频进行声音克隆。所有处理均在本地设备上完成,无需任何API调用或网络连接,非常适合制作高质量的视频旁白、播客音频或语音消息。
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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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提示词优化与工程指南
prompt-master
nidhinjs/prompt-master
431
本助手扮演专业的“提示词工程师”,指导用户为各种AI模型(如LLM、Midjourney等)创建高度优化、可直接使用的生产级提示词。它提供了严格的撰写规则、详细的意图提取维度,以及针对不同AI模型的最佳实践指南,旨在最大化AI输出的准确性和高质量,适用于内容创作、开发和研究等专业场景。
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图表生成与导出工具
drawio
github/awesome-copilot
467
本技能提供完整的draw.io图表生成和导出功能。用户可以创建原生的.drawio文件,并将其导出为PNG、SVG和PDF等多种格式。该工具的特色在于导出时嵌入可编辑的XML数据,确保图表具备专业性、可扩展性,适合用于流程图和架构图等技术文档。
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带有截图的文档分析工具
eyeball
github/awesome-copilot
488
该工具可对文档、PDF或网页进行深度分析,生成一份报告。报告中的每一个事实主张都会附带源文档的内嵌截图,并高亮显示引用的原始文本,使用户能够直观、准确地验证所有信息的来源和准确性。
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Exa网页研究与内容提取工具
exa-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
这是一个功能强大的网页工具箱,由Exa驱动,专为学术和技术研究设计。它具备高级网页搜索能力和精确的URL内容提取功能,能够批量获取文章、PDF和网页内容。特别适合学术场景,支持通过指定分类和领域筛选结果,确保获取高质量的可靠信息。
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任务歧义多轮澄清
rich-elicitation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
当用户需求模糊或具有多个潜在方向时,该技能会启动多轮(最多三轮)、结构化的提问流程。它系统性地澄清任务的受众、范围、语气和格式等关键维度,确保AI输出的初稿精准、高质量,大大减少后续的修改次数。
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文档/报告渲染为HTML
render-html
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
261
该工具可以将结构化的Markdown或JSON格式的报告(如研究报告、审核记录)渲染成单文件的、高度可读的HTML视图。它保留了源Markdown作为真相来源,但增加了仪表盘或学术模板等排版,极大地提升了人工阅读体验。
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