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会议智能：议程与背景准备

notion-meeting-intelligence
ComposioHQ/awesome-codex-skills
132
本工具提供全流程的会议准备支持。它能够自动整合Notion中的历史资料和项目背景，结合Codex的行业研究洞察，生成结构化的会议议程和阅读材料。用户只需通过选择模板和输入目标，即可高效地规划会议目标、分配任务和记录关键决策，极大地提升会议的质量和效率。
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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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将Notion规范转化为实施计划

notion-spec-to-implementation
ComposioHQ/awesome-codex-skills
217
本技能旨在自动化处理Notion中的产品需求文档（PRD）或功能规范。它能系统地解析原始规范，将其转化为结构化的项目实施计划，并自动创建与原始规范和计划深度关联的任务。实现从概念到可执行任务的完整项目管理和进度跟踪流程。
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模拟实验数据生成器

paper-experiment-stub
opensquilla/opensquilla
184
这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并根据该主题计算出一个唯一的哈希值，稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式，无需真实的科学数据支持。
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结果CSV到PDF绘图

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opensquilla/opensquilla
483
该工具用于读取包含实验结果的CSV文件（包含x轴数据、基线模型数据和当前模型数据）。它利用matplotlib库生成一个双线对比图，并将结果直接输出为PDF格式文件。适用于学术论文的实验结果可视化和比较展示。
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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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学术论文资料来源策展

paper-source-curator
opensquilla/opensquilla
135
本工具用于为撰写长期学术研究论文策展和结构化可靠的资料来源。它接收论文主题、用户偏好和搜索结果，输出结构化的“来源包”，清晰地划分出核心来源、支持论点的证据、以及不适用的资料，帮助研究者确保研究的深度和学术严谨性。
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JSON结构化文档生成器

paperjsx
ComposioHQ/awesome-codex-skills
415
用于自动化生成一系列专业文档，包括PPTX演示文稿、DOCX报告、XLSX电子表格和PDF文件。用户只需提供结构化的JSON数据规范，即可生成可直接使用的文件，适用于报告、发票和演示文稿的批量化、自动化内容生成。
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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
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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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技能元计划校验工具

skill-creator-linter
opensquilla/opensquilla
251
该工具用于在技能元文件注册前，对候选技能进行全面的结构和逻辑校验。它执行G1结构规则检查（解析、引用、模板变量）和G2调度器干运行，确保工作流的确定性、引用正确性以及模板变量的正确解析，最终输出详细的JSON诊断报告。
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技能提案管理系统

skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
373
这是一个内部工具，用于管理技能（meta-skill）的完整提案生命周期。它支持原子性写入新技能提案、列出提案状态，并在通过严格的门限测试（如 lint、烟雾测试和端到端测试）后，正式将提案启用为可用的技能。
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元技能烟雾测试代理

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具，用于元技能创建流程。它通过模拟正向（G3）和负向（G4）烟雾测试，对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数，并返回JSON格式的结果，确保技能的有效性。
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