Skills
收录 96,981 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
生产力
当你想清理并重新格式化内容(通常来自终端),以便粘贴到 Slack、Notion、Twitter/X、LinkedIn、电子邮件、GitHub 或纯文本中时使用。它会移除 ANSI 代码、制表符绘制字符和终端提示符残留,并应用适合目标位置的格式。默认输入为系统剪贴板;默认输出同时写入剪贴板并显示聊天预览。触发方式包括“/paste”“/paste [destination]”“清理这段内容以用于 X”“为 Slack/Notion/Twitter/LinkedIn/email/GitHub 格式化”“渲染为 Markdown”“可直接粘贴”“去掉格式”“让它可以直接复制粘贴”。默认目标为纯文本。还会扫描密钥(API 密钥、令牌、.env 值),并在复制敏感内容前发出警告。
当 BizOps 负责人、COO 或流程改进负责人需要用 BPMN 风格符号记录端到端业务流程(采购、员工入职、事件交接、客户入职、理赔裁定),按阶段衡量周期时间,找出工作主要耗时在等待还是处理中,并量化处理时间与总耗时之间的差距时使用。结合 Lean / Six Sigma / Theory-of-Constraints 原则与仅依赖 Python 标准库的确定性工具,生成流程图、按严重程度排序的瓶颈清单(含根因假设)以及周期时间分析(P50、P90、增值率、Little 定律吞吐量)。不同于销售管道、系统可靠性(SLO)和战略 OKR 工作;这是面向内部运营的战术性流程文档
将任何问题、想法或决策交由 5 位 AI 顾问评议:他们独立分析、匿名互相评审,并综合得出最终结论。基于 Karpathy 的 LLM Council 方法。强制触发词:“council this”“run the council”“war room this”“pressure-test this”“stress-test this”“debate this”。强触发词(与真实决策或取舍结合时使用):“should I X or Y”“which option”“what would you do”“is this the right move”“validate this”“get multiple perspectives”“I can't decide”“I'm torn between”。简单的是非问题、事实查询,或没有实质取舍的随口“should I”不应触发(例如“should I use markdown”不属于需要评议的问题)。当用户提出重要的真实决策、有多个选项,且上下文表明希望从多个角度接受检验时,应触发。
当你希望从多个专家视角探讨创始人/经营者的问题时使用——模拟顾问委员会(Jason Fried、Elon Musk、Jeff Bezos、Jensen Huang、Bob Iger、Paul Graham、Naval Ravikant、Sara Blakely、Jason Cohen)。提出真实决策,例如“要不要涨价?”“要不要雇第一位员工?”“融资还是自力更生?”“要不要终止这个项目?”,委员会会依据成文框架发表意见、呈现分歧并综合给出建议。也可用于“maker council”“board of advisors”“what would Bezos do”“what would Jason Fried say”“channel Naval”“ask the council”,或探讨知名创始人会如何处理某个问题。可选通过 deep-research / watch-video / last30days 进行实时研究。营销问题请使用 marketing-skills 的 marketing-council。档案保存到 ~/.config/makerskills/maker-council/archive/。要确定行动方向,请转交 decide。
审查文件夹中的近期工作,并生成一份着眼未来的自我改进报告。检查过去一周修改的文件、Git 活动、文件类型分布和反复出现的任务模式;编写一份包含 5 个部分的 weekly-setup-improvements.md,列出上下文文件的具体更新、新技能构想、需要弥补的工作流缺口、待清理的文件,以及哪些方面效果良好、无需改动。跨平台;可安全地通过 /schedule 设置每周运行。适用于:“每周回顾”“每周自我审查”“改进我的设置”“我该清理什么”“建议新技能”“自我改进循环”“每周设置改进”,或在规划周开始前使用。
用于控制 Google NotebookLM 的浏览器自动化技能。当用户希望在 NotebookLM 中执行任何操作时使用(例如“打开 NotebookLM”“查看我的 [name] 笔记本”“询问我的笔记本关于 X 的内容”“向 NotebookLM 添加 [source]”“根据我的笔记本生成 Video Overview”“使用 NotebookLM Studio”)。支持读取和查询笔记本、添加来源(URL、文本、文件、YouTube 链接、合成内容)、生成 Studio 输出(Audio/Video Overviews、Mind Maps、报告,包括 Briefing Doc/Study Guide/FAQ、Flashcards、Quiz、幻灯片、信息图——具体类型以实时 Studio 面板为准;界面变化很快),以及创建新笔记本。需要浏览器自动化环境;环境不可用时会妥善失败。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
