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频道消息推送与通知
channel-message
agentscope-ai/QwenPaw
215
本技能用于向指定的用户或频道进行主动、单向的消息推送。它适用于自动化通知、任务完成提醒、状态更新等场景,且不会等待回复。使用前必须先通过查询会话列表获取目标会话的关键ID,实现流程化的消息推送。
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定时任务与周期性调度管理
cron
agentscope-ai/QwenPaw
419
本技能提供全面的定时任务和自动化工作流管理功能。它支持经典的Cron表达式和日历式调度,适用于设置周期性提醒、自动报告或定期执行操作。通过明确指定代理ID和超时时间,确保所有任务都能稳定、可靠地在指定时间自动运行。
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飞书机器人自动连接与配置
dingtalk-channel-connect
agentscope-ai/QwenPaw
291
本技能旨在自动化飞书应用的创建和QwenPaw机器人的绑定流程。它采用带头浏览器模式,并能处理复杂的业务流程,包括在检测到登录界面时暂停操作,等待用户手动登录确认。支持自定义应用名称、描述、图标等信息,并确保所有配置更改都经过“创建新版本+发布”的步骤,保证机器人配置的有效性。
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多智能体协作与流程管理
multi-agent-collaboration
agentscope-ai/QwenPaw
166
该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务(如数据分析或报告生成),并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。
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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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QwenPaw知识索引与查询指南
qa-source-index
agentscope-ai/QwenPaw
339
本指南旨在将用户提出的问题和主题(如配置、内存、技能、CLI等)映射到QwenPaw生态系统中最相关的文档路径和源代码入口点。它帮助内置的QA Agent避免盲目搜索,确保代理能够读取最准确的文件,从而提供关于系统功能的全面而精确的答案。
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代码会话使用分析报告
session-report
anthropics/claude-plugins-official
267
该工具生成一份可交互的HTML报告,用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗(输入/输出)、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗,识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点,实现更经济高效的AI开发。
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技能分享CLI:AI技能与代理管理
skillshare
runkids/skillshare
458
这是一个强大的命令行工具,用于管理和同步跨越多个AI工具(如Claude、Cursor)的AI技能和代理。它提供了一个统一的技能部署源,支持全局和项目级别的配置。用户可以使用它来安装、同步、更新、发现和审计复杂的AI工作流,并能通过扩展功能处理规则、命令等额外内容。
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电报自动化操作指南
telegram-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
269
本技能提供通过Rube MCP实现的电报平台全面自动化功能。用户可以程序化地管理电报的各个方面,包括发送文本、图片和文件;获取详细聊天信息、管理成员、编辑和删除消息,以及设置机器人命令。适用于构建复杂、高效的自动化机器人和工作流集成。
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识别与修正测试反模式
testing-anti-patterns
rohitg00/skillkit
76
本技能用于系统性地审查测试代码的质量,帮助识别并修正常见的测试反模式。它能够检测出如测试不稳定(flaky)、过度使用Mocking、断言脆弱、测试耦合以及代码过大等问题。通过提供缺陷分析和最佳实践,确保测试的可靠性和可维护性,提升整体代码质量。
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用户体验可用性审计
ux-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能用于对现有屏幕进行全面的可用性审计。它依据尼尔森十大可用性原则和现代移动端最佳实践,系统性检查界面是否存在可用性缺陷、设计不一致性、可访问性问题或反模式,从而确保产品具备优秀且直观的用户体验。
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请求所需上下文文件
what-context-needed
github/awesome-copilot
225
本技能用于指导AI系统在回答问题前,主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”(确保准确性)、“推荐查看”(帮助完善)、“已掌握”和“不确定性”,确保用户获得全面的上下文信息,从而提高AI回答的准确性和深度,特别适用于复杂的编程和调试场景。
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