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PDF智能分析与深度洞察

meta-pdf-intelligence
opensquilla/opensquilla
320
这是一个高级工作流，用于对PDF文件进行深度、多维度的分析。它支持从单个文档总结到跨多个文档的对比，并能根据用户提供的摘录和文件路径进行证据追踪。无论是提问、比较还是消化内容，都能提供结构化、可追溯的综合报告。
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元技能创建与编排

meta-skill-creator
opensquilla/opensquilla
106
该元技能专用于编排和创建由多个现有技能组成的复杂工作流。它作为一个完整的治理层，引导用户进行意图澄清、触发器冲突检查和提案持久化。适用于提出多步骤、集成化的解决方案，不适用于简单的独立技能创建。
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智能全能旅行规划

meta-travel-planner
opensquilla/opensquilla
348
这是一个高级的行程规划工具，能够接收用户模糊的旅行需求（如目的地、天数、兴趣点），并通过多阶段流程来完善计划。它会自动集成天气查询、景点搜索和时间约束分析，最终产出一个详细、可执行的日计划或出差行程表，无论用于休闲还是商务。
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网页内容生成PDF简报

meta-web-to-pdf-briefing
opensquilla/opensquilla
230
本技能可将任何研究主题自动转化为专业的PDF简报。它通过三步流程实现：首先利用多引擎进行网页搜索，其次将搜索结果提炼为要点摘要，最后将标题和摘要整合成美观、标准的A4 PDF文档，适用于快速生成报告和知识分享。
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聚合多搜索引擎查询工具

multi-search-engine
opensquilla/opensquilla
151
本技能提供统一的命令行界面，支持同时查询包括Brave、DuckDuckGo、Bing、百度、搜狗和360在内的多个主流搜索引擎。它可以并行执行搜索，并将来自不同源头的结果聚合、标准化为统一的JSON格式。非常适用于深度研究、跨平台事实核查和进行全面的信息对比。
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Notion内容研究与结构化报告生成

notion-research-documentation
ComposioHQ/awesome-codex-skills
72
用于跨多个Notion来源进行深度研究，收集和整理分散的信息。它能将原始数据综合提炼成结构清晰的文档，包括研究报告、对比分析或概要简报。该流程确保所有关键信息都附带准确的来源引用和链接，极大地提升了文档的专业性和可追溯性。
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JSON搜索结果转BibTeX文献列表

paper-refbib-stub
opensquilla/opensquilla
397
该工具用于读取标准输入中的多引擎搜索结果JSON数据。它将这些结构化的学术搜索结果自动转换为标准的BibTeX格式（@misc{}条目）。这对于科研人员或学生自动化生成论文参考文献列表非常有用，可提高研究工作流的效率。
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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
495
本工具包提供确定性的程序化PDF操作能力。功能包括从PDF中提取结构化的文本和表格，合并多个PDF文件，按页范围拆分文档，使用JSON数据填写表单字段，以及利用ReportLab从零生成新的PDF文件。适用于需要精确、字节级控制的自动化工作流。
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视频片段拼接与转场

video-merger
opensquilla/opensquilla
159
该工具用于将一系列按数字命名的MP4视频片段（如1_*.mp4, 2_*.mp4）合并成一个完整的视频文件。它支持可选的淡入淡出转场，并能统一处理分辨率、帧率和编解码器。适用于将工作流生成的多个短视频剪辑无缝拼接成最终成品。
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本地UI变体对比与精简

unship
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Unship是一个本地工作流，用于帮助前端开发者在运行的本地应用环境中，对比多个AI生成的UI变体（如布局、文案或流程）。它在源代码中添加临时选项，让用户进行视觉判断。选择确定后，该技能会自动移除所有未使用的临时代码和数据属性，确保最终代码库的纯净和可部署性。本工具仅用于本地迭代，不适用于生产环境的A/B测试。
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语义模型下游依赖关系分析

lineage-analysis
data-goblin/power-bi-agentic-development
62
该工具用于追踪核心语义模型到所有连接报表和资产的下游依赖链。适用于模型修改前的影响评估、审计模型使用情况，或绘制跨工作区的完整数据依赖图。帮助数据分析师了解模型对整个报告层的潜在影响范围。
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系统可观测性与代码埋点实践

observability-and-instrumentation
addyosmani/agent-skills
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本指南详细阐述了可观测性的核心原则，指导开发人员如何通过结构化日志记录、指标和分布式链路追踪等方式对代码进行埋点。确保所有生产环境功能能够发出足够的遥测数据，从而回答复杂的运维问题，将未知的故障转化为可诊断的事件。
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