从工作场景出发，找到开源方案

aibti 是一个 Windows 本地工具，读取用户保存的 Claude Code、Cursor 或 Codex 提示历史，分析其中的互动习惯，并从 16 种人格类型中给出匹配结果。它显示前三个类型，可打印或导出结果；项目强调提示数据不上传云端。

claude-todos-skill 为多个项目维护持久化任务板和项目大脑，每个项目使用 .claude/todos.json 与 brain.db，Bun 服务聚合为本地报纸风格看板。它提供初始化、批量规划、后端优先构建、前端简报、设计、同步、QA 和收尾命令，并用阶段、依赖、历史和评估记录减少跨会话失忆。

输入曲风、情绪、主题或参考艺人后，该技能会整理出适配 Suno 高级模式的 Styles、Lyrics、Exclusion、滑杆建议、歌名和制作提示。它会把艺人参考转换为风格与制作描述，并根据用户套餐和模型版本调整建议，也能建立专辑一致性配置；它只负责提示词设计，不会直接生成音乐。

qpay-skills 读取项目技术栈后，为 Next.js、Node、Python、Laravel 等应用生成 QPay v2 的认证、发票、回调和状态查询代码，并协助配置环境变量、ngrok 本地测试和上线前检查。它包含锁定的接口参考与蒙古语、英语开户说明；正式运行前必须拥有 QPay 商户账户、合同和 API 凭据，项目也不隶属于 QPay 官方。

Conventional Comments Skill 将代码、文档、设计或 PR 评审意见整理为带标签、主题和讨论内容的统一格式，让读者一眼看出表扬、问题、建议或待办的意图。它要求每个 issue 配套具体的 suggestion，支持安全、性能等装饰和多语言正文，但不替 Claude 决定评审哪些内容、如何组织或应写多少条评论。

web-animation-engine 提供一个约 700 行的 React 与 SVG 运行时，用 Stage 管理播放头，用 Sprite 为每个节拍限定显示时间，并把 SVG 图表层与 HTML 文本、图像层叠加成动画场景。它通过 CDN 加载 React 18 和 Babel，不需要 npm 或构建步骤，适合网页讲解动画、动效英雄区和可拖动时间轴；输出是可运行 HTML，不是视频文件。

stop-slop-fr 面向法语学生的实习报告、论文、学位作业和综述，检测并改写过量连接词、空泛句式、机械提纲和缺少具体来源的表达，并按 50 分量表提示是否需要重新修改。它不负责拼写或语法校正，也不绕过商业检测器；规则主要针对标准法语学术文体，专业领域和评分结果仍需要人或专门校对工具判断。

Forkcast 从一个软件项目目标中找出决策点，为每个决策生成候选分支并向前模拟最多十步，再按用户目标评分，最后写出可编辑的 Markdown 决策树和 Mermaid 图。它会引用项目文件或历史决定、在累积信心下降时标注 speculative，并用对抗性检查挑战分支；用户仍需自己锁定分支、改分数和决定是否线性执行。

github-repo-launch-kit 把开源仓库冷启动拆成信任信号、仓库差异化、首轮传播和持续运营四阶段，并区分哪些步骤可由 Claude 执行、哪些必须由人完成。它能勘查仓库现状、以 dry-run 或脚本完善基础文件和讨论设置，但明确不刷 Star、不自动用真人账号发帖，也不替作者决定 tagline 或传播叙事。

Commitron 为 Claude Code 和 Codex 处理单次或全部 Git 改动，按最小逻辑单元生成 Conventional Commit，并用 git commit --only 避免共享索引中的暂存冲突。它会匹配历史提交的语言、拒绝一次提交混入多个逻辑变化，不使用 git add .，也不添加共同作者尾注；适合多代理协作时保持清晰提交记录。

jira-dev-workflow 让 Claude Code 根据一个 Jira 工单完成分析、拆解、分支开发、提交、合并、状态流转和最终评论，并在创建子任务、提交或推送等会改变状态的步骤前请求确认。它支持中途暂停与恢复，但必须先配置名为 `atlassian` 的 Jira MCP 服务；没有该连接时流程会直接终止。

html-to-svg 读取 HTML 预览及其样式，把文字的每个字形嵌入为 SVG path，并保留 Variable Font 的字重和光学尺寸轴，从而在 GitHub 等环境中保持浏览器里的换行与外观。它适合处理品牌横幅等静态资产；首次运行需要 Node、fontkit、Playwright 和 SVGO。

spectastic-debugger 针对 SpecKit 风格项目，将缺陷归入 constitution、spec、plan、cross-spec 或 implementation 层，并建议在真正需要变化的最高层级修复，而不是只补表面代码。它附带八个涵盖规范缺口、计划冲突、代码错误、跨规范漂移和平台缺陷的评测夹具与报告评分工具，适合训练和验证分层排障流程。

安装为 Claude Code 技能后，它会在开发 Mac 应用时提供基于 Apple 文档和 WWDC 内容整理的 SwiftUI、AppKit、窗口、沙盒、签名与公证参考，减少套用 iOS 模式或过时 API。内容覆盖 macOS 15 与 macOS 26，并支持英文、越南文和简体中文触发；iOS、watchOS 等平台不在范围内。

它帮助量化研究者先验证加密策略想法，而不是直接追求漂亮的回测结果。技能会读取仓库中的当前证据，区分数据覆盖与数据可信度，设计 Stage 0 和证伪检查，并给出继续、阻断或仅研究等明确结论；它不负责生成交易信号或执行实盘。

MockHunter 使用 Claude Code 与 Playwright MCP 打开真实网页，遍历交互元素，并把每个可见值追踪到网络请求、API 或可选数据库，标记为真实、模拟、LLM 生成、硬编码、损坏或未知。它生成 Markdown 审计报告并默认避开删除、付款等破坏性操作；当前一次只审计一个页面，OAuth、魔法链接和双重验证通常需要先手动登录。

Apex 可作为 Claude 技能或独立命令行工具抓取网页，在本地执行 SEO、AEO 与 AI 可见性检查，生成分项得分并指出最值得先修的项目。基础扫描无需账号或后端；要验证 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 的真实引用表现并获得完整评分，需要配置自己的模型 API 密钥。

econometrics-phd-level-skill 将一套韩语计量经济学课程整理为按主题加载的参考资料和可复现 Stata 脚本，覆盖 OLS、推断、设定、工具变量、2SLS、GMM、DiD、RD、面板固定效应、MLE、Logit 和 Probit。关键词路由只加载相关的一到三份资料，避免一次塞入全部内容；材料源自第三方课程，适合学习和分析辅助，不是原课程的再发布。