从工作场景出发，找到开源方案

japan-recs 可按城市、天数和兴趣研究日本餐厅、街区与活动，也能先导入已有收藏，再围绕这些地点补齐类别、价位和区域。结果可输出为 Markdown、CSV 或 Google Sheets；单区域模式会整理餐厅名称、招牌菜、价格、地址、预约信息和地图链接，写入 Google Sheets 需额外配置 gws 与 OAuth。

Agent Memory 把 Markdown 文件整理成带 YAML 元数据的可搜索记忆库，并按核心、活跃、温热、冷却和归档层级自动衰减相关性。代理可选择只读描述、摘要或全文，压缩旧日志、按层检索，并查看上下文预算；核心记忆不会自动降级，普通功能无需额外依赖。

inbox-triage 会先扫描 inbox 文件夹，再根据内容意图把文件规划到项目、学习、实验或归档目录，并在移动前展示分类表供用户确认。对于新项目，它还能询问是否从模板建立目录结构，随后添加分拣元数据、移动文件并核对结果；使用时需要项目具备约定的文件夹布局。

The TypeScript Narrows 把五十多项类型安全、异步、错误处理和命名约定整理为一套偏严格的 TypeScript 写法。Claude 技能在编写或审查代码时提供一致指导，ESLint 插件则在编辑器和 CI 中执行可自动检查的部分；两者可以单独使用，也可配合减少同一问题的多种不一致实现。

Flowise Workflow Generator 把自然语言需求转换为可直接导入的 Flowise JSON，同时给出在界面中手动搭建的步骤和 Mermaid 或 SVG 数据流图。它覆盖 Chatflow、AgentFlow V1 与 V2，可从聊天机器人、RAG、API 集成、多代理协作和人工审批等模板开始，再按具体模型、工具和数据源定制。

Deals 读取 Notion CRM 中的活跃交易，并参考 Gmail 对话、日历会议和可选的 Obsidian 联系人资料，优先挑出停滞、高阶段或有明确动向的三笔机会。它按交易阶段起草简短跟进邮件，更新下一步行动并生成管道概览；需要配置相应的 Notion CRM、Gmail 和 Google Calendar。

code-agent-finops 用于复盘一次失控或浪费额度的编码会话，识别范围漂移、测试通过但违背设计、上下文恢复过重或验证成本过高等问题。它会生成一份可粘贴到下一次会话的执行契约，明确允许修改的范围、语义要求、验证节奏与停止条件；更适合边界清楚的实现任务，而非开放式架构探索。

这个仓库当前主要提供 API Design Reviewer，用于检查 OpenAPI 或 Swagger 文档、GraphQL Schema 和 gRPC proto 文件，并从十个设计维度生成带评分的审计结果。报告可输出为 Markdown 和交互式 HTML，重点说明具体问题、原因及修改方向；仓库还包含评测用例，用于检查审查行为的一致性。

这个技能与工具包整理了 Scoreplan 的 v2 External、内部 v2 和经典 v1 接口，包括字段、请求体及 109 个端点目录，并提供从 CSV 或 Excel 批量导入行动、项目、计划、阶段和数值的 Python 脚本。它支持 dry-run 预演，但 External API 不能新建指标；使用者需提供自己的 Scoreplan 凭据。

Prompt Driven Development 把提示词、项目背景和评审标准作为可版本化资产保存，并提供初始化、上下文、研究、计划、提示词生成、更新、审查与评测等工作流。简单功能可走“上下文→提示词→审查”的短路径，复杂任务再加入研究和计划；同一套核心流程适配 Claude Code、GitHub Copilot、Codex 和 Google Antigravity。

betting-app-skill 是一份 Claude 技能，针对 Next.js 与 Supabase 的体育投注和预测市场应用，提供 PostgreSQL 表结构、RLS 策略、原子下注 RPC、赔率计算、结算和排行榜模式。它尤其强调并发下注、钱包扣款、缓存数据和联表类型等易错点，适合开发投注或预测市场产品的团队；本身不是可直接运行的投注网站。

Dock0 技能指导开发者把已有远程 MCP 接入平台，或从 GitHub 将 stdio MCP 部署到托管基础设施。它覆盖端点配置、API Key、限流、按调用定价、公开目录、钱包余额、收益与 Stripe 支持的提现，以及环境变量、日志和重新部署；使用相关命令时需要可用的 dock0 CLI。

这个技能先把商业想法整理为业务简报，再研究竞品，最后生成面向开发的蓝图，包括业务与技术 PRD、数据库 Schema、API 契约、模块规格、测试策略、多智能体协作方案和实施路线图。它产出的是可用于后续编码的文档与项目结构，而不是已经实现的软件；运行还需要网页搜索、Node.js docx 和 Python openpyxl。

它可读取代码、产品蓝图或应用说明，梳理缺失功能、AI 接入机会、n8n 自动化方案和依赖升级需求，再按优先级输出实施计划与单项规格。用户可以先选择建议，再决定是否让 Claude Code 继续实施。

指定研究对象和性状后，它可结合种子论文及已有人工数据，提出字段与校验规则供用户批准，再搜索、获取并批量处理论文。每条结果都需通过原文引句、页码和确定性脚本检查后才写入 CSV，同时保留来源哈希与审计记录。

该技能为 Claude Code 提供 SST、GST 和 VAT 的参考资料、TaxEngine 架构示例及计算校验脚本，适合实现马来西亚、新加坡等国家的销售税逻辑。泰国资料仍是待核验骨架，且范围不含所得税、工资税和企业税；上线前仍需向官方税务机构或专业人士复核。

通过一组 Claude Code 命令输入工作负载信息后，它可完成 7R 路径建议、阻塞项排查、组合评分，以及容器、数据库、网络和 VMware 迁移评估。还可生成切换手册、迁移波次、成本估算和组合报告；方法、评分标准与护栏都保存在本地提示和参考文件中，无需 MCP 服务。

把单个文件或论文目录交给 Claude 后，它会优先提取 DOI，并通过 CrossRef 或 Semantic Scholar 查找作者、标题和年份，再按“作者 - 标题 - 年份”格式原地重命名。扫描件可使用 Tesseract 或 Claude 视觉识别；基础运行依赖 PyMuPDF，OCR 路径还需额外组件。