从工作场景出发，找到开源方案

Scroll-Scrub Hero 将两张 AI 图像和一段约 7 秒的视频串成滚动控制的首屏动画，让用户在滚动时看到物体变形或组装。它提供移动端自动播放回退和提示卡，支持 Next.js 16+ 或原生 HTML；使用前需要图像与视频服务账号。

灵枢把一个主 Agent 设为多模型协作的控制平面，先明确目标和边界，再分派任务、预检权限、审查结果并完成验收。执行引擎可以是模型、CLI、脚本或连接器；每个任务包都带验证标准，阶段同步和受保护的测试契约用来减少越权、漂移，以及为了通过测试而削弱测试的行为。

seo-for-ai 帮助网站同时面向传统搜索引擎和 AI 代理提升可见性。它通过多代理检查服务端 HTML、结构化数据、爬虫规则和 FAQ 是否易于抓取，并从 URL、代码库或具体模板生成按优先级排序的修复清单。适合希望被 ChatGPT、Claude 等代理读取和引用的网站。

distill-ui 从代码库的真实视图、组件和交互中提炼出可供人和 AI 使用的设计系统，并生成可交互展示来验证提取结果。它会整理设计文档、tokens、组件注册表和代理说明，可选输出 Tailwind/React 版本；同时检查常见的 AI 设计俗套，且不会只凭截图猜测。

Competitive Intel to Conversion Site 从真实搜索结果、竞品页面和买家评论中提炼定位、定价、信任线索和客户原话，再把每个页面区块绑定到买家任务、异议和佐证来源。它输出 HTML 研究报告、网站结构、线框图和文案包；可使用 WebSearch/WebFetch 或 Firecrawl，手动采集时不必配置密钥。

roundtable-personas 是 claude-roundtable 的人物库；每个子目录都是可独立安装、可被圆桌自动发现的 perspective skill。当前仓库提供费曼视角，聚焦科学认知与逻辑验证，并说明如何按统一的 SKILL.md 结构新增人物。

st-pricebook 汇总 ServiceTitan Pricebook v2 的接口、Schema、静默丢字段目录、可配置设备、估价模板和动态或静态定价规则。它提供 Excel/CSV 批量导入、dry-run、分批写入与读后校验的模式，并用 HMAC 确认和哈希比对降低更新风险；使用前需要替换租户和同步配置占位符。

article-analyzer 把文章逐句分成事实、观点、不可证实叙述或预测，再用主要来源核对可验证主张，标记隐藏前提、选择性呈现、逻辑链断点和修辞手法。最后只对事实主张给出 unqualified、qualified 或 unable to opine 三类审计意见，不替读者判断文章好坏；政治、宗教、违法或道德争议，以及部分娱乐内容有明确的分析边界。

focusgroup 为聊天机器人或对话式代理建立以能力、耐心、对抗性和沟通风格为轴的 persona，按功能生成场景，再让 persona 与被测系统真实对话。它优先用状态检查、不变量和指标评估功能、安全与性能，必要时才用 LLM judge，并汇总不同人格的失败主题和回归差异；不适合纯批处理、分类器或浏览器界面测试。

local-delegate 用 Claude Code skill 判断一项代码任务是否足够大且重复，再选择 LM Studio 中的本地模型，整理自包含任务描述并调用本地 OpenAI 兼容接口。它会验证结果，服务不可用时回退到直接编写；适合长 fixture、枚举、类型定义和参数化测试，不适合短片段、重构、安全敏感代码或需要反复迭代的任务。运行示例以 Windows PowerShell 为主。

Claude Skill Mesh 会发现已连接的 MCP 服务，询问用户关注的方向，按观察到的重复模式创建专门代理，并在后续周期中运行、晋升、合并或清理它们。所有代理都是可读写的 Markdown 文件，系统用 registry、滚动观察窗口和日志保持状态轻量；需要至少一个 MCP 连接，适合希望把重复工作逐步自动化的 Claude 用户。

cleanmymac 和 cleanmypc 先读取磁盘占用，再把缓存、用户数据、应用和系统设置分开，逐项提出删除建议，并在每次删除前等待确认。它支持 macOS 和 Windows，提供大文件实时进度、回收站优先的高风险删除、应用残留清理及前后空间核对；密码、邮件、云同步数据和浏览器关键档案列为禁区。

Content Repurposing Engine 先提取长文的核心主张、钩子、论据和行动要点，再按需生成 LinkedIn 帖子、X 线程、邮件通讯短文或短视频开场。每种格式有明确篇幅与结构，技术内容会保留代码和术语或改写为类比，并附一条易制作的视觉点子；信息单薄或缺少核心主张时会先提示，不会强行扩写。

Snapshot Reader 把整个代码库打包成 project_tree.md 和 snapshot.md，用户将其附加到对话后，skill 只提取完成当前任务所需的文件。它以 HOW IT WAS / HOW IT BECAME 片段返回可粘贴的最小修改，能跨多份快照跟踪上下文；需要用户在编辑器中应用结果，不会直接写回代码库。

Agentic Contract Skill 根据提供方、客户、项目、商业和治理事实及 INI 覆盖配置，生成品牌化合同 PDF、填充后的 Markdown 和可选的收件人信封 PDF。它依赖 Python、ReportLab、Jinja2 和 PyYAML，支持水印、封面、信纸和页眉页脚开关；示例模板不是法律意见，真实签约前必须换成律师审阅的条款。

issue-creator 从自然语言描述出发，读取当前仓库定位可能相关的 file:line，查找重复 issue，遵循仓库模板、标签和 triage 规则，并生成带问题影响、验收标准和未确认假设的草稿。它会先展示完整预览，得到用户同意后才通过 gh 创建 issue；不会实现修复、创建 PR 或自动处理已有 issue。

handoff 和 pickup 两个 skill 为每个 epic 维护一份持续增长的 docs/handoff 文件：会话结束时追加完成项、决策、文件和技术债，会话开始时读取当前状态、剩余功能、开放问题和下一步。文件不会被覆盖，整个 epic 完成后才归档；适合持续数周、跨多个功能的开发工作，不负责实现代码。

stem-cheat-sheet 根据课程材料、往年试卷和学生薄弱点，先确定方向，再把公式、定理、识题规则、步骤、陷阱和小例题压缩到规定页数。它要求每项内容能追溯到用户提供的材料，并在导出 PDF 后核对纸张、单双面和彩色限制；若没有足够资料，可以使用测验、作业或练习卷作为替代。适合需要考试现场速查的 STEM 学习者。