从工作场景出发，找到开源方案

springy-motion 用 duration 与 bounce 两个参数统一 Web Motion/CSS 和 SwiftUI 的弹簧手感，覆盖转场、手势、拖拽、微交互和 reduced-motion 场景。它既能按配方实现动画，也能按性能、连续性、可打断性和无障碍标准检查“卡顿”的现有动效，并附带 Web 与 SwiftUI 示例。

venture-analyst 将一个创业想法分成问题发现、竞品情报、验证实验和 Bull/Bear/Judge 结论四个阶段，使用公开讨论、项目资料、搜索与趋势来源寻找需求信号、价格线索和空白，再生成三项优先实验。它无需 API 密钥或付费账户，但研究结论仍需结合真实访谈与测试。

venture-suite 是面向 Claude Code 的创业情报包，目前包含 venture-analyst：从问题发现、竞品研究到验证实验，再输出 Bull/Bear/Judge 结论。它通过 HN、Reddit、GitHub、DuckDuckGo 和 Google Trends 等公开来源工作，无需 API 密钥或付费账户，安装后即可运行。

nvc-communication 是一个沟通教练，能从抱怨、不满、拒绝、负面反馈、道歉或愤怒中找出道德评判、比较、回避责任和强人所难，再按观察、感受、需要、请求重写。它也帮助接住对方的感受，并为请求、拒绝、感谢和自我关怀提供分支；输出保持自然，不强套固定句式。

Eagerworks 的 skills 集合把每个 Agent Skill 组织成带 frontmatter 的 SKILL.md、按需加载的参考文档和可选资源，并通过 skills.sh CLI 安装到 Claude Code、Cursor、Copilot、Codex 等工具。当前目录只收录 kamal 技能，内容覆盖 Kamal 部署、回滚、代理、SSL、构建器和故障排查。

LinkedIn Outreach Skill 读取 LinkedIn 个人资料截图，并结合单一业务配置生成个性化外联草稿。它按角色、活跃度和购买信号评估潜在客户，提供不直接推销的首条私信、后续节奏、价值评论和回复建议，并用语气检查器拦截生硬或过度销售化表达。它主要面向现有一度联系人和低量人工外联，不是群发自动化工具。

Performance Report Assistant 先逐步采访用户、读取原始 Excel 模板并列出拟修改的工作表或单元格，确认后只填写模板副本，尽量保留公式、样式和合并结构。它适合周报、月度绩效、季度复盘、晋升材料和客户更新，也能汇总 git 提交；复杂模板仍可能需要人工确认映射。

TAR Engine 的审计层可在命令行、CI 或 MCP 中发现并检查 SKILL.md、Codex skill.yaml、Claude 命令、OpenCode 配置及同目录辅助脚本。默认执行静态规则；语义与对抗审计需显式提供模型密钥。托管模式会把待审文本发送到 tarai.dev，敏感材料可改用自托管后端。

agency-audit 先检查网站的 SEO、技术栈、文案、CTA、信任信号和性能线索，再比较 3–5 个竞品，按严重度整理问题并映射到营销机构服务，最后生成可定制的销售提案。它使用 Python、scrapling、requests 和 ddgs，无需 API 密钥，适合 agency 为潜在客户准备首次沟通材料。

marketing-suite 面向 agency 和销售团队，集合 agency-audit、retainer-finder、meeting-prep、cold-outreach 和 ad-analyzer：从研究潜在客户、发现长期服务机会，到准备会议、写个性化外联序列和拆解竞品广告。它通过统一命令安装，依赖 Python 与 scrapling、requests、ddgs，可单独安装某个技能。

Git & GitHub Workflow Skill 用一套与语言无关的规则约束版本控制：先做预检，每个提交只包含一个逻辑变化，每项工作使用独立分支，避免对共享历史强推，并在 PR 和 main 上要求 lint、类型检查、测试和构建。它还附带 CI、发布、PR 模板和 CODEOWNERS；对小型临时项目可能偏严格。

在 AI 开始设计或写代码前，它会检查目标、页面结构、品牌规则、优先级和不可修改范围，并用少量问题消除关键歧义。确认后生成只读的 DESIGN_BRIEF.md，以及面向 Claude Code、Cursor 或 Codex 的执行约束文件，还可在阶段节点暂停等待人工批准，减少返工和越界修改。

对 SaaS 项目运行七模块安全检查，覆盖 RLS、路由与会话、支付密钥和 webhook、前端泄露、基础设施、LGPD 以及定制手测清单，并按 OK、注意或漏洞输出结果。它面向 React、Supabase 和常见支付网关栈，可自动修复部分前端或 SQL 问题，但不承诺发现零日漏洞。

通过一次命令同时修改 Claude Code CLI、桌面应用和 VS Code、Cursor、Windsurf 扩展的权限模式，并先支持 dry-run 预览和 `--revert` 撤销。该模式会跳过文件、命令和网络操作的审批提示，项目说明建议只在无网络沙盒中使用；普通联网机器应谨慎开启。

针对 git clone、npm、pip、cargo 等安装或下载请求，先查已知恶意清单和可信来源，再只对未知来源读取最多三个文件中的安装脚本与代码模式。它可阻止仿冒、供应链攻击、凭据窃取等风险，并解释拦截依据；检查在内存中完成，不联网、不执行安装命令。

Goal by Goal 将计划、产品需求文档或项目简报拆成 5–12 个有顺序的目标，并为每个目标生成简报、追踪表、检查提示和检查脚本。每个目标需通过构建、测试或代码检查，并在提交前获得通过结论。

Russian Humanizer 面向俄语文本，去除官样表达、翻译腔、AI 套话和机械排版，同时保留原意、术语、体裁和作者声音。它区分确定的低风险修改与需要人决定的建议，并为每处修改说明规则来源、风险和例外；目标是自然表达，不是规避检测。

它先通过简短访谈了解你的角色、主题、渠道和语气，再分析 5–20 段真实文本或 Telegram 导出，提取常用词组、节奏和表达习惯，生成可直接调用的个人写作 Skill 与可更新的 voice-profile.json。分析器只需 Python 3 标准库；样本少于五段或过度修饰时，模仿效果会明显变弱。