把智能体能力，拼成你的工作流。

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Job Trawlers Interview Prep 会先收集目标职位、个人背景、面试阶段和面试官信息，再研究公司与相关人员，整理对话切入点、可能问题、追问、与岗位匹配的 STAR 故事和反问问题。随后进入逐题模拟面试，每次回答后给出直接反馈并打磨可复用的职业故事。它适合正式面试前的完整准备，许可证要求保留署名。

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docs-to-md 爬取指定产品文档站的范围内页面，把每页转换成带 YAML 来源信息的 OKF v0.1 Concept，并生成目录、词汇表、变更日志和 bundle 索引。站内链接会改写为相对 Markdown 路径，最后按 OKF 规范校验，让代理能在本地导航大量文档。运行需要 uv 管理 Python 爬虫及其依赖，图片不会被下载。

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mastery-loop 将讲义、教材、PDF、笔记或课程目录整理成由易到难的学习地图和主动回忆题，再用真实 FSRS 调度器安排每日复习。学习时先回答问题再看答案，系统根据错误、交错练习和 Feynman 检查调整后续队列，并把知识保存为用户拥有的 Markdown 与 JSON。需要 Python 标准库；二进制材料可能还需对应读取器。

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rust-coding-skill 把 Rust 的所有权、错误处理、数据建模、并发、测试、API 设计和安全工具等经验整理成按任务逐层加载的参考规则，并为 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot 等代理提供各自入口。每次任务结束都要求 cargo fmt、cargo clippy -D warnings 和 cargo test，减少只求编译通过的写法。它是编码规范与检查门槛，不是 Rust 编译器替代品。

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Construction Plan Review 既能在报审前逐张检查建筑、结构、机电等专业图纸和跨图协调，也能在施工中管理修订图、ASI、RFI、shop drawing、现场照片和检查准备。输出包括问题日志、业主可读摘要、要求与图纸对应表和短行动清单，并把法规结论标为待核验，不声称项目合规。适合计划检查员和业主代表工作流。

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FoFo SDLC 将写测试的 Judge、写代码的 Author 和执行质量检查的 Referee 分开，避免同一上下文按自己的实现制造看似通过的测试。脚本用真实退出码检查断言意图、需求追踪、上下文隔离、密钥和测试强度，而不是依赖代理口头承诺；它可叠加在现有规格或 TDD 工作流下。项目是 Claude Code 插件，运行需要 Python 与 Node。

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content-repurposer 读取一条 Instagram Reel 或 TikTok，结合音频转录和画面 OCR 找出行动号召，再按 Instagram、TikTok 和 YouTube 的链接机制改写视频文字与各平台文案。它可以通过 Zernio 上传并排期 TikTok 与 YouTube，Instagram 默认仍需手动发布；原视频不会被覆盖，每次都会生成新文件。运行需要本地音视频工具、Zernio 账号和 API key。

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这个 Claude 技能把图像需求拆成意图、主体、构图、文字、风格和约束六个区块，再套用类别模板与场景配方生成提示词。它还覆盖图生图、系列一致性和生成失败排查，适合希望少靠猜测、重复得到相近结果的创作者。

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wporg-plugin-submit 扫描 WordPress 插件的代码、目录与说明文件，按 wordpress.org 自动扫描和人工评审常见要求定位问题。它提供清洁 ZIP 构建、上传前预检及按类别查找修复方法，覆盖命名、权限、转义、国际化、隐藏文件和插件政策等容易被拒的环节。

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reels-to-site 从 TikTok、Instagram 账号、私信或链接获取视频，保存 MP4 与缩略图到 Cloudflare R2，用 Groq Whisper 转录并生成 Netlify 静态站。站点以 9:16 卡片展示播放器、逐字稿和指标，manifest.json 支持续跑。需要 Groq API 与 R2 配置，R2 需公开播放；部署到 Netlify 还需凭据，Instagram 账号/私信来源需 session cookie。

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engineering-craft 从 SQLite、FoundationDB、Kubernetes、Erlang/OTP 等十个开源代码库提炼测试、正确性、简洁性、运行稳健性和扩展边界的做法。它要求原则在多个独立项目中重复出现，并记录适用边界与证据等级，可在 Apply、Review 或 Distill 模式中用于编码和评审。

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master-learning 在实施前单独运行一轮领域研究，读取本地项目、官方文档、论文和 GitHub 示例，再向主会话返回 Learning Brief。简报会整理概念、实现模式、风险、证据质量与未决问题，适合新框架、论文方法或陌生项目，琐碎改字和已有明确依据的修复不必使用。

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academic-credentials-skill 面向学校或机构提供基于 Solana 的学位 SBT 发行、验证和管理流程，包含 Token Extensions、Metaplex、Anchor 和 IPFS 等相关做法。它覆盖钱包或 QR code 验证、批量发行、撤销与合规，以及从 Polygon 或其他 EVM 系统迁移的概念和成本比较。

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qld-re-compliance 将昆士兰房产销售问题按规则查询、文件检查、经纪人话术、风险评估或拒答分类，并只从带精确引文的规则文件回答。范围涵盖 Form 6、佣金、营销与价格、报价谈判和卖方披露；没有适用来源时会拒答，并明确不是法律意见。

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repo-onboard 运行一次高信号侦察，汇总 Git、目录、依赖、入口、测试和容器标记，再从入口文件深入判断项目用途、技术栈与当前状态。它把理解写入 .claude/notes/repo-onboard.md，先请用户确认或修正，确认后才询问下一项工作，并且开始阶段不修改仓库。

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open-book-is-good 教 Agent 侦察官方公开试题资料，依每卷版面、题型和答案格式选择解析策略，再生成题库、裁图、查证式详解与单档或网站产物。它目前主要在台湾国考场景验证，脚本需按实际资料源调整，AI 详解不是官方答案，且建议人工抽查。

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unifusion 是 OpenCode 编排工具，会把一个复杂问题同时交给多个前沿模型，再由独立的 Fable/Opus 编排线程整合最终答案与分析。脚本会保存会话摘要、任务事件、各面板报告和运行溯源，适合需要比较不同模型判断的研究或决策任务。

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Throughline 接收访谈逐字稿、笔记、可用性测试或问卷导出，先切分证据、聚类主题，再按证据权重生成可执行的产品待办。每项待办都回链到参与者原话，并区分多人支持的 Finding 与少量样本的 Hunch，适合独立设计师或研究员在下个迭代前做决策。