把智能体能力，拼成你的工作流。

pick-to-edit 在浏览器中高亮并点选目标元素，自动复制 CSS selector、XPath 和文本预览，再让 Claude 根据批注定位对应的 HTML、CSS 或 JavaScript。它支持图层切换、键盘操作、批注标签和 Shadow DOM 隔离，不需要改动项目依赖，适合替代手工查找页面元素。

Immos 是运行在本机上的个人移民准备助手，会通过对话整理个人情况，比较签证路径、分析已有材料、按官方处理时间规划节点，并起草说明信或个人陈述。它不会提供法律意见、判断资格或代替用户提交申请；个人资料保存在本地，涉及复杂情况时应咨询移民律师。

ai-title-generator 读取一篇文章或主题，按平台生成微信、知乎和小红书标题：专业内容使用三种科技媒体风格各给主选与备选，小红书则采用第一人称、表情和痛点钩子。它内置平台到风格的映射，强调不凭空编造标题钩子，适合中文内容创作者、产品经理和 AI 从业者。

content-orchestrator 不直接写文章，而是把有时效需求的检索、公众号写作、去 AI 味和统一质检按顺序调度，最后只交付正文。需求明确时直接执行，信息不足时只追问一个关键问题；子技能不可用会回退到内置能力，适合希望稳定产出可发布中文内容的团队。

claude-brain 在项目中安装一套互联 Markdown 知识库，把每次会话整理成节点、索引、追加日志和来源登记，并通过 /brain ingest 与 /brain query 管理内容。查询使用这套知识库作为来源；可选连接 Notion MCP，适合用 Markdown/Obsidian 风格维护项目记忆。

mikeross 将 OCR PDF 或文档堆切成语义片段，建立互联 Obsidian 笔记库，并让每条笔记标出来源页。提问时只引用知识库已有内容，找不到就明确说没有；它还支持绘制图谱、记录缺口和把资料分步导入，适合需要可靠引用而不想让系统猜测的研究者。

visual-screen-flow 将多屏或分支状态的真实组件放到一张无限画布上，用箭头、便签、泳道和位置展示登录、购买、错误等流程。流程覆盖层独立保存为 flow.json，只通过稳定 ref 指向仓库组件，不把可视化数据塞进组件代码，适合快速审视真实可运行界面的整体路径。

claude-conversion-copy 先判断受众知道什么、想要什么，以及已经看腻了哪些卖点，再决定合适的说服逻辑。写作模式可生成落地页、广告、邮件、VSL、标题和 CTA；诊断模式会指出最大转化漏洞、给出改写并排序修复项，适合需要策略先于措辞的营销团队。

EXPOUNDER 先询问用户是否要展开一份极简项目简报，再用三到五个关键问题确认目标、范围和平台。随后它按 Anchor、Core、Systems、Depth 与 Build path 分层写入规格，记录可翻转假设，只在真正改变项目的分歧处停下，并以可直接交给开发的 Build Handoff 收尾。

png-to-drawio 将 PNG 或 AI 生成的架构图按原布局重建为 draw.io 的可编辑矢量形状，也可生成每个框、图标和标签都是真实对象的 PowerPoint。它不把图片当作单一背景导入，而是通过可复用布局代码重建结构，适合需要版本管理、修改和再次导出的工程图。

spotlight-intro 把一整列部门、产品或名单铺满画面，让指定条目滑到中央停顿，再笔直放大冲出画框并留下品牌色结束帧。它在单个 Canvas 上用 WebCodecs 和 mp4-muxer 输出真实 MP4，支持横竖画幅；制作前需要完整列表、主角、两种品牌色、背景和后续衔接内容。

geo-content-forge 读取真实页面，先检查标题、元描述、H1–H6 结构和关键词机会，再生成 Title、Meta、H1、问题式 H2、FAQ 与 FAQPage JSON-LD。它按页面事实和可验证搜索信号写作，逐项报告改动，不编造搜索量或保证排名；也会检查硬性禁用词与常见 AI 文风。

idea-discovery-framework 通过九部分分析评估产品想法的商业可行性与个人构建难度，再按统一评分标准给出 kill 或 proceed 决策。它读取想法简报、项目配置和构建者能力画像，并把每次评估写入独立 workspace，适合独立开发者在编码前明确关键假设与止损点。

moneyfrisk 扫描差异中的金额计算，寻找把货币放在 JavaScript 浮点数、延迟舍入或直接写入账本的风险，并给出文件行号与修复方向。它通常建议用整数分或明确舍入策略，已确定的问题可直接修复，无法判断的舍入规则会留给你决定；适合结账、税费和余额代码。

research-reports 将研究报告拆为写作纪律、research-cache 和 policy-sources 三个协作 skill，先设计问题与口径，再并行收集来源、落盘全文和引用路径，分级证据并审阅矛盾。它覆盖政策、制裁、地缘、产业、尽调和投研等多源交付，适合需要来源、引用与事实核查的专业报告，不适合单一事实速查。

transcript-fix 处理已经转写但听错词多的医学逐字稿，不负责把声音转成文字。它可同时比对 2–4 份同场稿件，修正人名、药名、数字和剂量，但不为无法确认的信息硬填；清理后的稿件会配一份待确认事项，只有你亲自确认或文献证实的更正才会写回 Notion 词库。

tighten 逐句删去填充连接词、铺垫、犹豫表达、空洞强化词、重复上下文和名词化结构，让文档更短但不丢事实。它会原样保留数字、路径、代码块、错误字符串、决定与限制条件，并可处理文件、章节或粘贴文本；目标是清晰压缩，不是摘要或改变内容立场。

meta-analysis-skill 让 Agent 按协议、PRISMA-S 检索、双盲筛选、双人提取和本地 R 统计完成系统综述或荟萃分析，并生成森林图、漏斗图和 APA/PRISMA-2020 稿件。七个不可逆节点会停下来让研究者签署或退回判断；套件还包含引文检查与排版 skill。演示使用合成数据，项目采用非商业双重许可。