把智能体能力，拼成你的工作流。

recipe-extract-skill 优先读取网页中的 schema.org Recipe JSON-LD，快速提取标题、食材、步骤、份量和时间；缺少结构化字段时才让 Claude 清理 HTML 并补齐内容。它提供命令行工具、按路径评测和缓存，能避开广告与 SEO 填充；需要注意，网页抓取与补全结果仍取决于目标页面。

marketing-skills 将 35 组英文营销技能打包为 Claude Code 可安装模块，覆盖 SEO、转化率优化、文案、付费广告、内容、邮件、定价、推荐和产品营销等场景。用户可单独安装一个技能，也可一次安装全部；它是 Vlad Yasko 原俄语技能包的英文翻译，适合英语工作环境。

yulya-reels-skill 把一个主题套入 Yulya Filipenko 的 Reels 公式，输出三个开场钩子、带时间码的完整脚本、画面与剪辑提示、文案和 CTA 变体。结构从开场、铺垫与证明数字到三至五步框架和软 CTA，适合希望快速形成短视频初稿的内容创作者；方法源自对两条 Reels 的拆解。

claude-skill-module-design 将开发任务转成 Module、Stage、Operation 三层蓝图，并为每层定义目标产物。它先做失败逆向和必要条件分析，再处理模块契约、阶段拆分、原子操作以及 Config/Client/Storage 三元组，最后用清单复核并输出反向报告；适合需要先设计结构再动手实现的任务。

让 Claude Code 将列表分类、文本筛选和格式整理等机械任务交给本地 Ollama 的 Mistral，通过 curl 直接调用，无需 MCP 服务或额外服务器。每次调用写入本地审计日志，可用 audit 模式查看成功率和估算节省的 token；需要运行 Ollama 并准备 Mistral 模型。

检查并修复过大的 Codex JSONL 会话，通过删除旧压缩检查点、把嵌入截图替换为文字标记、截短过长工具输出等低损步骤，把文件压回桌面应用可加载范围。原文件会先备份，并提供加载前后校验；最后一步才会按用户消息边界裁剪旧上下文。

把简历和职位描述交给 skill，先识别岗位方向与经验缺口，再为缺口生成按操作系统适配的实践实验。它还会整理两分钟自我介绍、JD 与经历映射、STAR 故事、理论速查表和面试问答；要求基于真实简历，不替你评分、润色简历或自动投递。

用 Fast 和 Deep 两种模式让 Claude 在快速修改与架构、调试、战略决策之间切换合适的回答深度，同时区分应长期保存的项目记忆和临时想法。skill 通过 CLAUDE.md 和记忆文件接入，重点减少重复说明与跨项目污染；它是工作规范，不会替代具体工程工具。

输入一句创业想法后，skill 先研究真实客户与付费场景，再检验失败先例、核心风险和可证伪测试，最后收窄切入点并生成面向投资人的 HTML 策略文档与可滚动 pitch deck。市场数字会通过网页搜索并附引用；适合需要先验证方向的创业者，不是简单的创意扩写器。

上传 3–8 份文章、邮件或社交内容后，skill 分析句式、词汇、段落节奏和刻意避开的表达，再通过访谈生成可执行的 Voice Spec。后续草稿可按这份规范写作，用户的纠正与认可会推动规则迭代；没有样本就不会生成个人风格，也只适用于 Claude。

面向邮件、界面、字幕、文学和营销文本，把英文翻译成符合匈牙利语语序、格变化、语域和文本惯例的表达，并按场景加载文学或领域参考规则。skill 会保留品牌名、代码、网址和占位符；只处理英译匈，不是通用多语言翻译器。

针对航空、制药、医疗器械、汽车、核工业和法律文档，按项目术语表分段翻译，并对警告、操作限制、数字和引用做额外检查。它可用回译与确定性规则报告意义漂移，再输出带验证报告和新术语建议的文档；不提供认证翻译，也不处理扫描 PDF 的 OCR。

先识别项目框架、PWA、Capacitor 平台和构建状态，再按需加载参考资料，修复刘海遮挡、键盘跳动、输入框缩放、安全区、启动画面和状态栏等移动问题。它坚持保留现有视觉设计，并在 lint、构建和 cap sync 后输出审计报告，列出设备与商店提交前的手动检查；适用于 Web、PWA 或 Capacitor 混合应用。

围绕一项产品或课程，从需求确认开始，串联受众画像、Reddit 与 YouTube 研究、卖点角度、竞争分析、承诺、保证、模块和价值呈现，输出 Markdown 与 HTML 材料。它内含多个专用代理、命令和模板，并按任务使用不同模型；部分内容交接依赖另装的 zenith-audience 插件。

在 Claude Code 回答研究型问题前，按本地文件、系统与 Git、已认证 MCP、开放网络和代理五层资源阶梯逐级调查。Stop hook 会拦截未完成最少两层就直接推诿的回答，并要求结构化升级报告；工具分类依赖启发式，且主要覆盖英文和葡萄牙语推诿表达。

运行 setup.sh 后，它会检查 Go、Node 和 Codex CLI，配置并编译 Moon Bridge，备份现有 Codex 配置，再在本地 38440 端口启动代理，把 Codex Responses API 请求转成 DeepSeek 可用的协议。需要 DeepSeek API 密钥，脚本会写入受保护的本地配置并运行后台进程。

先识别论文标题、摘要、层级、正文、图表题和参考文献，再由脚本把这些角色映射到 Word 样式，支持默认格式或学校、期刊、模板指定格式。排版前自动备份并生成新文件，保留正文、表格数据和图片，不润色、翻译或改写内容。

面对 cleaner、premium 或 pop 等模糊反馈时，skill 逐题访谈并让真实组件在 keeper harness 中呈现不同方案，把接受与否、原因和最终数值一起记录。每个主题保留永久的当前与变体车道，并用索引追踪 settled、superseded、abandoned 或 wip 状态；骨架默认 Next.js 与 Tailwind。