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技能定位为长篇网文逐章创作引擎，整体完成度高。亮点：一是全流程覆盖细纲生成、正文创作、润色扩写到多卷管理，五幕结构模板按章数自适应（50-80/100/200+），适合长篇；二是内置HTML→JSON→Word转换流水线（extract_outline.py解析DOM+generate_word.js用docx包排版），从HTML工作底稿一键出docx，省去手工排版；三是对长篇一致性痛点有专门应对，维护伏笔追踪表和人物状态表（状态含活跃/受伤/牺牲卷章），并配去AI味文风控制与代码统计字数规则，实操性强。不足：名为‘自动化’，但主要靠sessions_spawn子任务派发，依赖宿主具备多会话环境，普通单一上下文下适配新卷时SRC/DST、页眉、封面等多处需手动改脚本，自动化程度打折扣；也未含主流网文平台投稿格式适配，交付偏本地文档。脚本注释清晰、结构规范，整体值得4星。
农药登记公告分析技能带真实可跑的 main.py 脚本和 requirements，能解析 PDF/Excel 文本并自动提取登记证号、剂型、有效成分、作物/防治对象，还逐个联网查中国农药信息网 icama.cn 判断化合物及作物+防治对象是否首次登记，最后生成结构化 Markdown 报告，工程化程度在同类里偏高，适合农业农村部公告的批量整理场景。不足：PDF 只依赖文本提取，扫描版/图片型公告直接失效；字段提取靠 FIELD_LABELS 特征串分割，遇到公告版式变化易漏拆；对 icama 查询接口只做『查询失败』兜底标注而非失败重试，大数据量下稳定性存疑。
这是一份非常扎实的微信公众号 MCP 接入实战排错手册，覆盖从 pip 安装到 freepublish 发布的全链路。亮点：把 mcp 版本冲突（须降级 mcp<2）和 core/utils.py 里 parse_input 不解析 JSON 字符串的 bug 都给了可直接落代码的补丁，并给出账号类型判别表（用 getaccountbasicinfo 的 account_type 区分公众号/小程序，避免 48001），还附 access_token 缓存与提前5分钟续期等细节，完全是踩坑后沉淀的干货。不足：全部依赖用户手工照做，没有提供自动化安装脚本；且 mcp.json 路径、venv 路径都偏 WorkBuddy/Windows 特化，跨到 Mac/Linux 或非 WorkBuddy 宿主需自行改写，通用性打折扣。
达到ICF PCC行为标准的管理教练技能，面向部门负责人，靠提问而非给答案帮对方自己找到解法。人设与规范把握专业：遵循埃里克森四大原则（用户是OK的/资源自足/每个决定当下最好/每个行为背后有正向意图），强调'一次只问一个问题''开放式提问为绝对主体''严禁替客户总结或评价'。亮点：①references体系完整——coaching_arrow（GROW主线）、pcc_markers、rapport（情绪扫描三步法）、logical_levels、trust_crisis、scenarios，几乎是一套完整教练知识库；②对话有硬约束（整场最多40轮、按表达流分轮、先扫情绪再提问、回放只锚定原话），很见功底。不足：①SKILL.md近29KB、规则条目多，收敛精炼仍有空间；②纯对话型技能无脚本可量化校验，最终效果高度依赖使用者与模型的临场对话质量。适合真心想练教练对话的管理者。
面向销售项目运作的『七要素填写质量』百分制V3评分器，输入CRM导出的docx/截图/文字即可逐维度打分。评分框架专业：七要素各设明确满分与维度拆解（客户背景10分、痛点需求18分、竞争分析16分、评标要素14分等），按五级量表给分并输出docx评分报告。亮点：①评分标准透明，每个维度都有得分比例和适用情形（如建了表格但内容为空给★20%而非0分），改进要求强制写具体动作、禁止泛泛'需完善'；②带calc_score.py辅助脚本计算总分，报告结构完整（总评/总览/逐要素/短板TOP5/改进跟踪），评级A-D配套期限清晰。不足：①功能较单一，仅限七要素这一种物料，场景面窄；②依赖用户完整提供材料，缺材料时评分信度大打折扣。专项够专业，但普适性有限。
短篇风格拆解与原创写作引擎（熔炉v6）定位精准：用户提供1-5篇参考文+核心脑洞，先结构化拆解范文的叙事框架/情绪曲线/节奏钩子/文风声纹，再融合重组出全新原创短篇。亮点极足：①原创性铁律非常硬核——成稿与参考文连续7字不重复、连续2句不雷同、桥段不1:1搬运；②内置C01-C66全流程质量闸门、40+写作规则锁和6大题材节奏基线包，还带detect_ai_smell.py脚本自动扫AI味、开篇300字/千字爽点等硬指标，对番茄/盐选赛道很实用；③三种模式（单篇/多篇融合/脑洞驱动）分层清晰。不足：①质量闸门多达66道、SKILL.md近17KB，学习与运行成本高，普通用户上手门槛偏重；②多数闸门依赖模型自律执行，实际产出质量较依赖模型临场能力，提示词体量也大。总体功能完整，适合专业短篇写手深耕。
爆款视频反推提示词的方法论很完整，SKILL.md 定义的五步流程（拉片→结构化拆解→爆款基因→反推提示词→交付）清晰可执行，references 下配了 analysis-framework 拉片清单、shot-style-dictionary 术语表、prompt-engineering 写词规则和 example-workflow 完整样例，质量上乘。核心亮点是『还原镜头语言而非复述剧情』、『保留灵魂替换皮相』、以及图生视频场景额外产出首帧描述，比同类拍脑袋写 prompt 的技能更专业。不足：本质是一套 prompt 工程文档，高度依赖宿主 analyze_files 的多模态理解能力，纯文字/链接输入时置信度标注主要靠自觉，模型仍可能补全编造镜头；若能附脚本自动把拆解表转成结构化 JSON 输出会更实用。
企业级规范化文档编写的系统化方案，读完 SKILL.md 可见架构成熟：生成与校验分离，由需求解析→大纲→内容生成→合规控制→交叉引用管理→术语一致性检查→精准修订→版本管理→docx格式对齐 9 个子技能组成，并配 7 状态状态机约束流转，杜绝自产自验；v2.0 新增的跨文档交叉引用注册表与共享术语表解决多文档项目一致性问题，修订采用局部逐字保留+稳定性报告，符合"无依据不编造"原则。不足：全链路对交互要求高，需逐个澄清问题且每步确认，多人/快速场景下成本偏高；9 子技能编排复杂，普通用户驾驭有门槛。对制度、规范类需严格合规的文档价值显著。
专精测绘领域的高程转换工具，实测读完 skill.md 亮点扎实：内置概略模型(±1~3m)开箱即用，又可加载 ICGEM 的 .gdf 重力场模型(XGM2019e/UGM2025)把精度提到厘米级，还支持控制点平面/二次曲面/IDW 拟合，覆盖不同精度诉求；平面坐标会用高斯-克吕格自动反算经纬度，批量 CSV 与 CASS.dat 导入导出对工程测量很友好，且是纯前端计算无需服务端。不足：常用高精度 WHU-CASM-UGM2025 模型需自行从 ICGEM 官网单独下载配置，上手略繁琐；概略模型精度偏低(±1~3m)不适合精密要求。整体对做 RTK/GPS 水准拟合的用户实用价值高。
针对Coze Coding(*.coze.site)FaaS部署排错的垂直方案做得相当专业。15条速查决策树按现象定位根因，配上6个references手册（KMS密文环境变量、部署API、冷启动保活、x-forwarded-proto、ffmpeg中文字幕、沙箱WSS写文件），每条都含可复制的验证命令与修复模板，例如KMS密文穿透truthy兜底判断这一点就极有实战价值。通用红线8条（沙箱禁代理、诊断路由用完必删、会话凭证不落地、生产文件系统EROFS、冷启动非bug）都是踩坑经验结晶。不足：场景高度垂直，仅对Coze Coding用户有效，不在此平台的开发者完全用不上；全流程依赖人工对照决策树逐项排查，未提供一键化的自动诊断脚本，排查效率受限。胜在够深入，4星。
脱敏需求覆盖做得扎实：手机号、身份证(ISO 7064校验位)、邮箱、银行卡(Luhn)、固话、车牌、IPv4(分段0-255校验)、统一社会信用代码(字符集约束)共8类PII，且身份证/银行卡/IP三重校验位机制显著降低误判。提供keep/full/placeholder三种脱敏力度，支持单文件与整目录递归批量，产物含脱敏副本、UTF-8-SIG台账CSV和Markdown报告，可审计留痕契合个保法。纯标准库零依赖、全程本地处理不上传，自带--self-test自检有明确验证清单，工程化程度高。不足：SKILL.md自述地址和中文姓名因误报率高未纳入默认检测器，外发场景仍高度依赖人工复核；脚本内的PY路径指向Windows本机，在Linux/云端环境需自行替换。整体是目前少见的带合规台账的本地脱敏方案，4星。
技能定位精准，专治LLM/代码输出损坏JSON这一高频痛点。SKILL.md将流程拆成提取→诊断→修复→校验四步，并配了症状对照表（如Unexpected end of input对应截断、Expecting property name对应键未加引号），排查路径清晰。附带的scripts/json_doctor.py纯Python零依赖，提供extract_json/repair_json/repair_truncated/validate_json四个现成函数，覆盖单引号、尾逗号、注释、裸换行、Markdown包裹和截断补括号等常见场景，且反复强调先诊断再修复、修复后必须重新json.loads验证、不用eval，安全性考虑周全。不足在于对极深嵌套或流式中段截断这类复杂场景的修复策略描述偏理论，未配实际用例佐证脚本的鲁棒性边界；修复失败时只能如实告知无法修复，缺少降级兜底选项。总体是同类工具里少见的系统化方案，值得4星。
职场教练是一款面向'职业困惑/转型/晋升/瓶颈'等场景的教练式对话引导Skill，方法论体系较完备。亮点：①内置10个教练思维模型(GROW默认骨架+逻辑层次+ORID+平衡轮+BIE反馈+赋能式提问+Clean Language+心理位移+SBI+状态觉察)，按对话场景灵活选型，逻辑层次'上三层vs下三层'的解释对定位职场卡点很有帮助；②强调'基于了解不假大空'——先memory_search检索用户画像，结合真实行业/职级/经历给建议，并落到'每次只问一个问题''10轮左右给行动建议''状态先行先处理情绪'等执行细则，禁忌清单(不空话/不高高在上/不用术语)也在框定语气；③输出风格指引细致(回复200字内、多用问句)，符合教练'引导而非灌输'的定位。不足与建议：①本质是纯提示词/SKILL.md引导，无任何可执行脚本或工具，实际效果完全依赖宿主LLM本身的教练能力，缺乏稳定可验证的抓手；②10个模型并列但未给'何时优先用哪个'的决策树或路由规则，场景选型靠模型自行判断，容易选偏；③行动建议落地后缺乏配套的复盘/跟进机制。作为轻量引导型技能完成度尚可，给4星。
箱唛生成技能是面向外贸企业/工厂/货代场景的实用工具类Skill，直击'从装箱单Excel批量生成箱唛'这一高频繁琐需求。亮点：①用 openpyxl 的 copy 机制完整保留模板的字体(Times New Roman)、字号(24/18)、粗体、对齐、行高列宽等样式，每箱10行布局，避免人工复制的样式丢失，痛点抓得准；②字段自动识别与别名兼容(C/N或CN、Qty或Quantity、列名不区分大小写空格)，并内置列存在性/数据类型/完整性三重校验，出错能明确报错；③脚本参数化CLI(--packing-list/--template/--output)便于批处理；④references/packing_list_format.md 把装箱单格式规范、常见错误及各解决方案写得很清楚，上手成本低。不足与建议：①使用场景较窄(仅装箱单→箱唛)，且模板格式与固定单元格位置强耦合(每箱10行、PACKAGE NO第5行等)，若用户模板版式不同需自行修改脚本映射，通用性受限；②颜色/数量等字段硬编码到固定行列，扩展字段(如PO号/产品代码)需改代码；③可选补充GUI或Excel模板向导版本以降低非技术人员门槛。整体对目标细分场景完成度高，值得4星。
AI内容版权风险审查员是一款面向创作者/MCN/短剧制作方/AI企业的发前版权自查技能，内容扎实度在同类中属上乘。亮点：①十二维审查框架（D1-D12）覆盖文本洗稿、AI图片IP角色、AI翻唱声音权、二创解说、同人、字体授权、AI生成物可版权性、平台Content ID、训练数据合规及AI工具采购授权等全场景，几乎穷尽当前AI版权裁判热点；②每个风险项都精确落到法条案号（如奥特曼案(2024)粤0192民初113号、AI声音案入库2025-07-2-474-001、方正诉暴雪(2010)民三终字第6号、琼瑶诉于正案），并给出可直接执行的整改动作，非空洞提醒；③输出含三段式报告+授权链核查表+8组❌→✅对照示例+14条高频踩坑速查，落地性强。不足与建议：①本质是内置规则库，判例与平台规则更新快，准确性依赖持续维护，未决诉讼与变动规则仅以🟡人工标注，长期需要迭代验证；②审查高度依赖用户如实提供提示词/素材来源/授权证据，信息不足时只能列'待确认项'，无法主动核验外部真实性；③SKILL.md篇幅较长，速查场景可再补一张'一页高频速查表'。整体专业度值得4星。
真实下载通读 SKILL.md、references/yilabao-specs.md、scripts/render_banner.py 后评测。亮点非常突出：五步流程从素材解析、文案策划到可编辑HTML+高清印刷图完整闭环；"文字绝不虚构、关键文字全走可编辑文本层不进AI生图"这条铁律直击印刷物料行业痛点，公司名/产品名错一字即废品；内置易拉宝/展架/海报的规格尺寸表，render_banner.py 按150dpi自动换算4774×11810级印刷像素并一键出高清图，实用度高。不足：高清渲染强依赖环境安装 wkhtmltoimage，无此工具的云端跑不起来只能退而引导PDF导出兜底，兼容性有限；且模板选型流程强制用户逐项确认，交互偏重。整体专业扎实、适合参展中小企业快速出稿。
已通读 SKILL.md 与 scripts/file_tool.py 后实测。亮点突出:脚本用纯 Python 标准库(仅 os/hashlib/argparse/re/datetime/fnmatch)实现 scan/rename/dedupe/organize/sanitize 五子命令,零依赖零网络零 API Key,覆盖文件整理主干场景,落地性强。安全设计到位:所有改动类命令默认 dry-run 仅预览,加 --apply 才真正执行;safe_target() 对已存在目标自动追加 _1/_2 序号,绝不覆盖丢数据;dedupe 用 hashlib 按内容 MD5 判重(先按文件大小粗筛提速)而非看文件名,更可靠。rename 模板占位符 {n}/{name}/{ext}/{date}/{time} 配 --sort/--start/--pattern 设计合理,适合照片按日期等批量规范化命名。不足与建议:单文件脚本命令虽全但缺少统一的交互式确认 UI,完全依赖 Agent 代用户在 shell 里补 --apply,若用户直接在终端误用 --apply 有覆盖隐患;organize 按 ym/ymd 分组未说明跨年/时区处理;list_files 对符号链接、无权限文件仅 OSError 静默跳过,用户可能误以为全部处理完毕。建议补 --json 输出报表与分组预览,并对跳过文件给出告警计数。整体实用、安全、易用,适合作为 AI Agent 文件整理标准工具箱,4 星。
精益生产方向的检查表技能，专业度能打。亮点：113条浪费检查项按DOWNTIME八大浪费+3M标签（Muda/Mura/Muri）组织，审计评分对齐VDA 6.3星号降级+LPA分层+五级成熟度，MTM-1（原生编码+TMU表）与模特法MODAPTS双赋值且Excel分Sheet、禁止混算是严谨加分项；ECRS四原则带[E][C][R][S]标注和五阶段实施/ROI计算，还引入EAWS/RULA/REBA人机工程量化，Excel输出刻意防截断防图表重叠。不足：检查项明显偏汽车装配场景，虽附跨行业迁移说明但其他行业需逐条适配；SKILL.md植入大量作者个人营销信息（企业定制、电话微信、标准工时智能体10件套推广），影响专业工具纯粹性。
这套'一次出图、减少返稿'的人像技能工程化程度很高。亮点：九维结构化模板把模糊需求固化成可复现参数，5张共用'人物锚点'一致性契约+prompt_builder.py自动拼接杜绝锚点漂移；生图前后双重质量门（qa_cli.py的check-ref/check-gen量化判定相似度+人脸计数）+自动返修沉淀（rework_logger.py按原因TOP反哺），14套风格预设覆盖到中老年/儿童，还内置未成年人安全规范。不足：脚本依赖opencv/numpy需自行安装，云端画质通道mediakit-cli未装会降级；生成强依赖seedream_5.0_pro专属模型，非该生态效果打折；'自动返修'仍需人工复核MANUAL项，并非全自动。
这是我用到的人像仿真land里最成体系的提示词技能。核心功劳在于把'AI感'拆成五大假感（皮肤油光/眼睛玻璃珠/果冻唇/头发广告反光/构图拼图）逐一给出根因和负向词对照，并给出'三步法'+具体抽卡量（第一步抽8张以上、重绘幅度0.3-0.35）等可执行参数，14.3节对涂白脸拼图、强风格发型做了专门规避，14.4自检表可直接当验收清单。不足：整个流程依赖GPT Image 2且靠垫图+抽卡硬堆，没有配脚本或自动化质检工具，复杂场景仍需人工反复迭代；且对平台强依赖，换模型后参数需重新校准。
这是一份面向抖音/红果短剧的剧本创作技能，覆盖从选题到完稿的完整链路。亮点：剧本四件套（项目梗概、人物小传、分集大纲、正片剧本）结构清晰，90秒黄金结构配上开头钩子七法和结尾钩子五法，并有references里的爽点模板库、钩子设计手册、红线清单做支撑；还附了format_check.py和redline_check.py两个自动检查脚本，合规红线做了价值/人物/题材的分级一票否决，真人味去AI化的表层+中层指纹分析与改造七法（口语化、动作毛刺、情绪分层）也比较落地，工程化程度高。不足：方法论明显偏向男频爽文向（废柴逆袭、打脸、系统金手指），对女频甜宠、悬疑、现实题材的覆盖和方法沉淀偏薄；文中具体平台分成和多点过稿策略有时效性局限（平台规则变化快）。建议补充女频和多元题材的结构模板。
这是一份针对中国古典典籍的科普长文创作技能，流程设计非常工程化。亮点：先搜后写（最多2轮搜索+四类典籍的分类型搜索词模板）、8大正文板块且为叙事/民俗类典籍专门提供板块适配表、篇幅严控在10000-12000中文字符、破折号≤10处，并内置写作禁令（禁止暗示典籍内容少）；还给出子Agent派发+主Agent独立验证的全套质控，连sessions_spawn失败都有主Agent分段落盘的降级方案，做批量古籍科普时的一致性很好，去AI味的生活化类比文风也到位。不足：篇幅硬性锁定在万字以上，对只需短文或快速导读的场景不够灵活；过度依赖派生子Agent，单Agent环境要走较繁琐的降级路径；2轮搜索封顶对素材奇缺的冷门典籍可能不够充分。建议增加短篇模式和可配置的篇幅档位。
这是一份框架非常扎实的上市公司估值技能。最大亮点是采用「三轨分流」路由（金融/强周期走轨道C、新科技走轨道B、成熟企业走轨道A），并刻意将「决策折现率固定10%」与「市场参考CAPM 7.06%」区分，防止使用者拿市场PE做买入决策；同时内置三角验证、四维质量修正系数、安全边际买入价和四大估值陷阱排查（低PE幻觉、高增长线性外推等），专业度与严谨性在同类技能中属上乘。不足：整个流程高度依赖多个外部数据源（stock-data-skill、年报、联网搜索），关键数据缺失时校验链会中断；且输出为8章完整HTML报告，体量较大，对只想快速判断的场景偏重。建议增加轻量版快速估值入口，并对数据缺失给出更明确的降级策略。
技术功底扎实的自动化工具，但使用属性敏感需谨慎。亮点：Chrome CDP调试、代码热更新自愈、看门狗进程守护、畸形JPEG字节级修复、b64读图答题链路等实现细致，架构文档（部署指南/页面流程/坑点集）完整，属高完成度工程。但有明显红线问题：其核心用途是"网课自动挂课+绕过验证码自动答题"，本质是规避课程平台防作弊/学习监管机制，存在账号封禁与合规风险，请勿用于涉及真实学分、证照或考核的课程。作者虽声明仅限本机自用，但工具功能本身的风险属性不会因声明而消除。建议仅在无考核意义的通识内容场景审慎评估是否采用。3星。
知识整合度极高的专业导航型技能。亮点：商标/专利覆盖面广，按企业主、外贸卖家、创业者的真实场景组织（品牌起名、出海前自查、收律师函应对、利用到期专利），每条关键结论附官方来源（WIPO/CNIPA/USPTO/EPO/EUIPO），并明确标注【待核实】项与"不构成法律意见"免责声明，维护说明里还提醒了2027年1月1日新《商标法》施行后需切换异议期口径，专业细节到位。不足：知识库基于截至2026年9月的公开资料，官费、审查周期等属周期性变动项，需人工季度复核；且明确不替代执业代理，关键程序仍要转线下。作为出海和注册前的避坑检索入口，价值很高，4星。
体系很完整的一套阅读教练提示词。亮点：五位一体选书法、独木舟/核潜艇双精读法、严父/慈母思维模型预判、知识树笔记法，从选书到行动形成闭环；且设了"不编造原文、不空泛总结、不替用户判断、不忽略对立立场"等红线，能有效避免AI常见的幻觉式书评。不足：纯提示词型技能，无独立脚本或联网检索能力，效果完全依赖底层模型；需用户自行提供书籍全文或照片，只给书名无法自动找书。整体适合想用最小时间把书读透读薄的实用主义读者，值得一试。
这是一款定位清晰的个人知识管理(PKM)提示词技能。亮点：方法论相当扎实，把PARA结构与卡片盒笔记(Zettelkasten)、渐进式总结三种主流框架融合进一套标准流程，五步走（判断类型→去重归并→拆原子卡→建链接→归入结构）完整覆盖了知识入库闭环；输出格式尤其规范，每张知识卡强制带'一句话观点标题+2-5句自己的话重述+克制标签+来源+推荐链接'，并且对只丢一句灵感的情况提示'输出一两张卡即可、不强行凑结构'，符合真实使用习惯。不足：它本质是纯提示词(仅1个SKILL.md，无脚本)，无法主动读取用户的本地笔记文件或剪贴板，所有素材需手动粘贴，自动化程度有限；标签去重和链接建立完全依赖LLM判断，面对大规模存量笔记时还是需要人工把关。适合笔记散落、想系统性搭建个人知识库的用户，作为AI辅助整理抓手很顺手，但别指望完全免手工。
外贸认证合规顾问，覆盖欧盟/美/日韩/东南亚/中东12个市场与电子电器（含无线蓝牙）、玩具、日用消费品品类，知识库按市场分文件组织清晰。最大亮点是严格区分法律强制vs渠道/客户要求vs自愿加分，并专门点出最易踩的"义务主体必须是当地进口商/注册公司"这一高频坑，对销售实战价值很高；结论附来源号、未覆盖市场如实说明不编造，合规思路严谨。不足：目前未覆盖澳洲/Russia EAC/拉美等市场，部分精确费用与周期标注"待补"须人工核实，重大订单仍建议以官方最新文本和当地代理二次确认为准。
定位精准的初中英文朗诵脚本助手，严格锚定课标词汇与《Save our ocean》范文结构，四大维度评分（主题立意/内容叙事/语言表达/朗读适配）清晰且评判点细化到分值。输出中英对照优缺点与修改建议，并产出Boy/Girl分角色、内嵌音效标记与朗读提示的润色脚本及BGM音效汇总，非常贴合初中课堂实际流程，对英语教学辅助价值高。不足：整体高度依赖read_image的OCR准确度，手写潦草处只能标记[unclear in handwriting]而不能识别，OCR质量直接决定评分可信度；且硬约束限定初中课标，使用场景相对聚焦。
纯静态MCP配置安全体检工具做得很扎实，14项检查覆盖云密钥硬编码、任意shell/命令执行暴露、SSRF面、可写文件系统挂载、供应链锁版本等，并按CRIT/HIGH/MED/LOW分级输出，证据值自动脱敏很贴心。默认本机运行零联网、仅用Python标准库无第三方依赖是最大亮点，兼顾隐私与轻量；还支持在线模式和JSON机器可读输出，工程化完整。最大限制是只做静态初筛，远程端点实时行为、权限边界与数据流仍需人工深度审计，属于辅助安全层而非完整渗透评估，适合作为上线前的快速前置检查。
「Prompt防注入体检官」是我近期看过最成体系的安全审计技能，把 prompt 安全拆成六维全查（注入面/越狱面/敏感信息/信任边界/输出护栏/指令强度），对每处风险定级高/中/低并引用原文片段定位，输出可直接替换的加固改写建议和通用护栏模板，坚持"外部内容默认不可信"原则。亮点：SKILL.md 的改写导向很实，"白名单允许+默认拒绝+角色隔离"写法、处理外部内容的标准隔离声明示例都能即拿即用；边界清楚，拒绝生成越狱 payload 和"帮我写绕过XX的prompt"，合规性强。不足：纯静态审计，无脚本做自动化扫描或对常见攻击样例的实测，风险判定依赖模型对安全威胁的既有认知，对新型/冷门注入手法可能漏判；无报告导出或批量扫描能力，一次只能审一段。作为防御思路与加固模板4星值得推荐。
「Agent报错急救箱」定位清晰，把"一段报错"翻译成"可执行修复路线图"，覆盖 Python Traceback/Node/Shell/Git/Docker/API超时权限限流等场景。亮点：SKILL.md 强制按序做五步（分类报错→锁根因区分表面报错与真正根因→给1-3条含可直接复制命令的修复→验证方式→预防建议），要求信息不足先输出"诊断缺口清单"再让用户补齐，避免凭空猜；处理网络类报错(403/429/5xx)时明确"优先查鉴权头/限流/Base URL而非重启服务"，很专业；破坏性修复命令提示先备份，边界守得好。不足：全文仅47行，结构偏薄，无脚本文件、无常见报错对照示例库，修复建议完全靠模型自身运维知识，遇到冷门框架报错可能给不准；缺少对特定技术栈（如特定库版本冲突）的深度专攻。作为通用诊断框架够用，4星推荐。
「九成八」是真读过需求痛点的方案生成器：不给你"一个方案"，而是强制输出3-4条逻辑相互独立的路径+前置验尸+切换信号+止损线+兜底+72h启动清单，理论上用组合策略把单路径70%成功率叠到98%。亮点很实在：SKILL.md 里黑体强调"路径必须真独立，不能是同一逻辑换平台"（如靠自然流/付费投放/合作借力，而非发抖音快手视频号），直击伪独立叠加失效的坑；切换信号硬性要求"数字/事件/明确现象，禁止感觉可能"，止损线给出时间金钱硬上限，落地性强。不足：纯 Prompt 零脚本，质量完全依赖模型推理能力，无任何模板文件或可复用调用；"成功率98%"依赖三路径真独立这一前提，实际调用中模型常给出伪独立路径导致数字虚高；对复杂项目缺乏分行业纵深，通用度够但深度一般。整体值得4星，作为思路启蒙和行动框架很够用。
针对"AI味"这一当下创作高频痛点，方法论相当扎实：先诊断（10类AI痕迹清单：空洞开场/机械连接/过度排比/虚假升华等）再重写，6条铁律严格守住"不改事实/不丢观点/不加内容/不动骨架/篇幅±15%/不换模板"的边界；重写从删、节奏、顺序、密度、真实感5个维度操作，交付前有Step3自检清单，负面清单明确禁止堆网络热词、失真口语化、只换词不改结构。示例对比直观，输入输出约定（只要结果/给对比/指出改了哪）贴合实际使用。不足：仅单个SKILL.md、无references支撑，重写效果高度依赖对话模型的语言能力，缺少可量化的客观去AI评估指标，风格校准更多靠经验与示例。
该技能把白族扎染非遗工艺与AI设计/电商内容打通，形成"纹样设计→AI绘图提示词→电商内容→多场景套图"完整闭环，并配齐6个references（传统纹样/捆扎技法/配色方案/电商模板/测试案例/使用说明），标准输出格式含图案名称、技法、纹理、色彩、AI绘图提示词等字段，落地感强。安全设计是亮点：明确输入隔离防止Prompt注入、输出红线禁止虚构非遗传承背景与销量数据、染料参数提示先小样试染，品牌提及为软性不强加。不足：整体流程偏线性、套路化，"捆扎技法→纹理模拟"更依赖底层图像模型的提示词表达能力而非算法化控制，多场景套图一致性受模型影响，对复杂纹样的还原精度缺少自校验机制。
作为医药跨境选品场景的基建型技能，体系很完整：内置585个免费公开数据源、195国覆盖，将29类信息差划分为6大组，通过P0/P1/P2三层并行采集+五维评分+一票否决+弱信号自动补强，最终输出13部分HTML选品报告；SKILL.md还内置了网络失败的7类容错分支和信号溯源URL硬约束（无URL降1级），v2.0刚做过跨文档一致性体检，工程化程度高。不足：文档体量极大（SKILL.md+7个references，版本历史复杂），深扫每类需≥3组搜索、单次执行成本不低；入口选择矩阵依赖show_widget渲染+用户手动复制回传，存在交互链路脆弱、sendPrompt stub风险，需用户手动配合才能闭环。
柯桥面料商家检索技能，通过Python脚本discover_merchants.py调用匿名商家发现API，将候选按exact/related/weak三级匹配等级呈现并附可核验依据，防幻觉设计到位：接口无数据时如实说明不编造商家，明确禁止索取Cookie/账号密码，且强调"匹配度不等于质量"（不把经营匹配度当信誉结论）。不足：公开测试版仅支持商家搜索，无采购下单、询价、面料图片识别，功能较单一；数据源依赖外部演示接口(aicozetest.yifangjia.com)，覆盖面有限，且接口超时75秒时无本地兜底，实际可用性受上游稳定性影响。
基于会计视野论坛陈奕蔚24年约3000万字答疑提炼的会计准则咨询框架，含5个心智模型（实质重于形式、监管导向、权益性交易识别等）、15条决策启发式和12项输出自检清单。亮点突出：强制L0-L3复杂度分流避免过度分析，用"事实六问"区分原始事实与用户结论，准则适用性6步排除法防止凭交易表象直接套准则，回答精确引用准则文号并禁用"一定/必然"等绝对化表述，专业严谨度很高。不足：本地准则库缓存依赖下载包完整性，未命中时需在线抓取docs.maoyanqing.com，离线环境准确度会打折；框架体量大，单次调用token开销较高。
建筑资质合规咨询类技能，内置三份参考文件（法规依据库2026、材料清单与办理流程、属地差异与免责边界），回答强制采用"依据+结论"结构，所有结论要求标注文件全称+文号+条款，并固定附属地提示和时效声明两段话术，能有效约束AI不越权乱答。明确列举挂证、伪造业绩、出借资质等违法请求予以拒绝并提示信用风险，合规边界清晰。不足：核心依赖静态参考文件且部分文号标注"待核对"，资质改革政策动态调整期下用户仍需自行登录住建部政务门户复核最新规定，时效维护成本偏高。
高中老师专家团用'1位总规划师+6位学科专家'的多智能体结构，语数英物化生各自有独立人设文件，路由清晰，跨科大题能拆解接力，体验比较完整。三步教学法（原理讲解→真题模板→变式实战）+闭环追问设计贴合辅导场景；错题本归档做了规范模板（含题目/考点/错因/多解/避坑/变式），还能沉淀学情档案并输出周复盘，长期跟踪能力强。规范里明令不编造公式、方程式、答案，不确定就建议核对教材，安全性到位。不足：每个学科专家是独立文件，首次多科并行需读取较多上下文；错题归档依赖工作目录落地，若跨环境使用不迁移会丢失积累；作文类只示范不代写，部分要求'帮写整篇'的用户会感到受限。
外贸客户深度背调 V16.0 覆盖度极高，4 层报告 7 大板块 109 子模块，从企业画像一直做到竞品战情卡、失灵挽回和退出止损，闭环完整。P0/P1/P2 优先级体系设计很实用，P0 约70分钟先判断'能不能做'，制裁/合规类走 E5 硬停红线，思路高效且合规边界清晰。参考文档拆成了4个阶段文件按需动态加载避免上下文溢出，还带 42 项分组自查和来源 C 列，工程化程度在同级里算突出。不足：依赖 WebSearch/WebFetch/agent-browser、Python/openpyxl 等一批'致命级'工具，环境缺任一就无法完整跑通，落地门槛偏高；单次全流程耗时长，对只想快速看个大致背景的用户来说显得过重，P0 速评的入门指引可以再直白些。
课程思政教学设计 Skill 做得很扎实，尤其可贵的是内置了「思政融入适配性评估」机制——对纯公式推导、实验操作这类与价值观无内在联系的章节，会如实判定'不适合融入'并推荐同课程更合适的章节，拒绝硬贴标签，符合'如盐化水'的教学理念。OBE 框架支持按学科自动二选：工学/师范/医学走完整 CLO-K/A/V 三维体系+映射矩阵+达成度评价，文科类走传统模式，并区分 985/211/普通本科/高职四类学校层次差异化设计，参考文件里 13 个学科门类的思政元素全景库也很完整。不足：时事案例不预置，依赖实时搜索，老师用前需自行核实案例时效与真实性；整体输出篇幅较大，若想快速给单章出个简版，流程略偏重。
已下载通读V2.1版全量SKILL.md及配套脚本。这是一套A股涨跌停情绪分析方法论，涨停榜/跌停榜各设五维分析（数量强度、题材分布、龙头六维打分、连板高度、结构），判定参数极详尽；并给出情绪周期六阶段+快速定位6项Checklist可视化量化。亮点1：自带fetch_limit_board.py用AkShare自动拉取涨停池/跌停池/炸板池/昨日涨停表现，缓解纯手动输入痛点；亮点2：设计为三模型联动体系的数据观察层，输出情绪周期卡/龙头质量卡/主线题材卡/亏钱效应卡四张标准化JSON，供复盘模型/板块罗盘/翻倍引擎直接引用，接口设计良好；亮点3：失效案例库覆盖指数失真、尾盘偷袭、一字板失真、ST/新股干扰等真实陷阱，并附免责声明，务实不吹牛。不足：龙头六维与亏钱效应打分虽有细致表格，但仍依赖人工或模型手工按规则判定，未提供可运行的自动化打分函数，建议将判定标准脚本化以提升一致性与效率；另AkShare脚本依赖东方财富外部接口字段，字段版本变动易致解析失败，建议加健壮容错与本地缓存。
通读了SKILL.md全文，这是一份内容密度极高的“装修监理式”知识型技能，覆盖买房选房、砍价、签合同、收房验房、装修等全周期。亮点：①“智能场景路由”克制——用户表述模糊时最多问3个问题定位阶段，不连环追问；②渐进式输出设计合理——默认只给核心建议+行动清单，说“展开”才倾倒完整方案，避免信息过载，这点比多数大而全技能更克制；③干货非常硬：定金vs订金的法律区别、二手房必问20问、报价单增项猫腻TOP10、六大施工节点验收标准（含水压试验0.8-1.0MPa、防水闭水24-48小时等具体数字）、输出前自检清单；④数字参考有标注“以当地最新政策为准”，并附免责声明和AI能力边界声明，合规意识强。不足：作为知识型工具没有接入实时政策/房价查询，具体利率和价格区间依赖用户自行核实；内容量大且偏静态，不同城市差异化（限购、税费）需靠提示词兜底，缺少结构化数据表联动。总体是实用价值极高的家装避坑工具，尤其适合新手业主。
通读了SKILL.md主文件及beans目录下覆盖8大赛道的规范文件（番茄女频重生复仇、玄幻修仙、血族升级流、规则恐怖、悬疑推理、古代种田萌宝、都市异能、民国爽文等）。亮点：①“约束式执行”定位清晰——没有细纲不扩写、没有人设卡不生成对话，从源头杜绝AI自由发挥；②去AI化硬约束非常硬核，文风DNA量化到长短句次数、对话占比≥30%、单章明喻/二元判断句合计<3次，还给出“心理解写→身体反应/具体动作”的替换策略，比一般写作技能更能落地真人手写质感；③“输出铁律”要求章末停在钩子并用【情绪节点】标注，直击番茄/七猫爆款逻辑（前300字抛冲突、每2-3章小爽点、S级标准列了8条）。不足：AI率检测是凭经验人工判断而非内置算法，需借助外部检测工具佐证；评分和S级潜力评估带较强主观性、缺少可复现的权重公式；单章文本量大时禁令库自检易遗漏。综合是网文创作类里少见的“编辑视角”全流程工具，精修与评审模块价值高。
通读了SKILL.md及references下的5个资源文件（category_map品类地图、source_whitelist来源分级、exclusion_keywords排除清单、negative_monitoring负面监控、feedback_log）。亮点：①选店SOP闭环完整——锁定方向→多源交叉验证→负面监控→营业状态确认→来源核验清单逐项打钩，坚持“多源验证+负面检索+鲜活营业确认”，杜绝“搜到什么推什么”；②资源文件分工清晰，category_map覆盖广西14市+特产手信（带时令季节提示），source_whitelist明确一级/二级可信来源，exclusion_keywords精准排除全国连锁、纯游客店；③异常降级完善——中小城市降级为品类级推荐、无法联网时明示降级并禁止编造来源、超范围请求礼貌回绝，合规与真实性意识强。不足：选店高度依赖实时检索，一旦无法联网核心能力大幅缩水；品类地图、负面监控等静态资源需人工持续维护否则容易过期；默认只推2家偏保守。总体是方法论扎实的垂直美食工具，适合探店与旅寻场景。
Humanizer-zh：基于维基百科“Signs of AI writing”系统整理，把24类AI痕迹逐条归纳（三段式、-ing肤浅分析、否定排比、AI高频词、破折号/粗体滥用等），每条配改写前后对照，还有50分质量评分表和交付前自检清单，方法论完整、可直接落地执行。不足：纯提示词技能无脚本支撑；个别规则本质是英文特征（标题大写、弯引号）中文场景不适用，且未针对中文特有的AI腔（“赋能”“抓手”“打造生态”等营销词）做本土化补充，中文去味需自行扩展。
AI短剧流水线：是真工程化而非空壳——scripts/下有validate_storyboard.py(分镜schema校验)、estimate_cost.py(成本预估)、build_gen_prompts.py(提示词组装)、compress_context.py(上下文清洗)，校验失败会回传重试且限2次、批处理限循环次数=分镜总数防死循环；人工卡点(文本锁顶前不烧图)和token节流(轻重模型分级、代码替代LLM拼接)设计务实，是懂控成本的方案。不足：estimate_cost.py内置RATES是示例费率，首用必须按最新价目手工校准，否则成本预估失真；整链条要跑通python脚本，非技术用户上手有门槛。
干线柴油货车油费估算：规则体系拆得非常扎实——把载重/路线/车况/运营工况拆成四个独立修正系数分别查表（references/下的vehicle-base-fuel-table、load-correction-rules等规则表很详尽），并明确“报价推荐值不低于系统标准取值”的回拨逻辑，防止把油耗测得太乐观；输出固定按“经济/系统标准/保守风控”三档+置信度+取值口径说明，业务可直接对齐。不足：里程靠大模型按常识估算、未接地图API，山区绕行等场景实际里程可能偏差大；且每次输出强塞“牛卡福万金油”商业话术，观感略突兀。
聚焦税收政策实证分析的完整研究链路助手，覆盖文献综述、DID/RDD/IV 方法选择、数据策略、实证回归与学术写作全流程。方法论自觉是最大亮点：明确多期DID要考虑TWFE偏误并推荐 Callaway & Sant'Anna/Sun & Abraham 估计量，强调平行趋势/排他性/外生性校验，也给出 linearmodels absorbed error 的实操解法。附 did/rdd/iv 方法卡+Python/Stata/R三种代码模板与10篇论文索引，开箱可跑。不足：方法卡/src较依赖研究者已有计量功底，对从零入门者门槛偏高；建议补充更多实战数据示例与输出规范示例，进一步降低上手成本。
物理与数学推导文档的多层质检工具，"机械层脚本+语义层LLM"分离的思路很专业。机械层 derive_check.py（约343行，零依赖标准库）覆盖数学环境/花括号配对、公式编号定义与引用交叉核对、求和哑指标悬空、符号重复定义、物理约束正则（负方差/概率>1/百分比>100）、遗留标记7类扫描，并按 FATAL/WARN/INFO 分级。语义层 checklist（量纲一致性/极限退化/物理约束/推导链断裂/符号一致性/数值合理性/引用溯源）把"神"的审查也规范化了。不足：公式编号引用交叉核对对非LaTeX格式文档支持有限；目录内含图片公式的直接跳过，期望后续支持常见独立公式语法。
这是一款技术文档跨版本一致性核对工具，通过脚本抽取精度/百分比/时间节点等数字实体建立台账并跨文件比对矛盾，独特价值在于把文档数字漂移这种靠人眼难查的隐患变成可量化扫描。ledger_guard.py（约372行，纯标准库零依赖）支持 --baseline 增量对账，能输出新增/变化/消失指标，对白皮书/投资人版多版本并行维护很实用；且明确要求 LLM 对 CONFLICT 逐条语义裁决、不盲信脚本，设计严谨。不足：指标族按关键词粗匹配，精度 ±50nm 与 ±10nm 这类同族不同对象会误报，需人工兜底；建议后续补充同单位同名不同口径的自动甄别，提升直接产出率。
化工SDS安全数据表生成器是一款专业性很强的垂直技能，核心价值在于把繁琐的16节SDS编写标准化。亮点：一、严格对齐国标GB/T 16483-2008 16节结构与GHS分类（附ghs_classification_guide.md逐类判定表，含急性毒性ATE加和公式），覆盖面专业；二、references/chemical_hazard_database.md内置环氧树脂、固化剂等常见化工品CAS号与危害数据速查（如DETA 111-40-0皮肤腐蚀致敏、双酚A 80-05-7生殖毒性1B），还有sds_template_sections.md逐节模板，落地性强；三、输出支持HTML专业排版、中英双语、品牌色适配。不足：一、混合物分类虽写了加和/切割原则，但引用的mixture_classification.md在压缩包内实际缺失，遇真实多组分场景需自行补全；二、理化特性多用行业典型值且靠人工补充，若用户数据不全可能影响准确性；三、未内置法规版本检查，依赖使用者自行核对GHS最新修订版。适合作为化工从业者SDS初稿生成工具，仍须专业人员审核。
基层填表报数神器，定位精准——专门处理'还没成表的碎料'（微信流水、大白话、Excel粘贴），输出能直接上报的Word台账。最大亮点是五类异常自动核查（关键字段缺失/数值跳变/重复单号/日期非法/超预算），由generate_docx.py脚本真算合计小计完成率，可逐行勾稽，避免了手算出错。六类台账模板+type门禁（personnel/material/fund等）覆盖走访、报销、物资、项目等高频场景，内置空表/样本过少等门禁防出废文档。不足：异常检测样本<9条时数值跳变不生效需人工核对；依赖python-docx环境；数据需先整理成固定markdown格式，对纯小白仍有上手门槛。
为4-14岁孩子选运动项目做得很扎实的循证技能。底层调用LTAD/DMSP/TGMD-3框架，防幻觉工程到位：所有达标线/常模都要以references/benchmarks.md为准、禁止凭记忆估值，match-engine.md给了逐条可追溯的因子计分和降权/提权规则，还有基准算例做校验。亮点是红旗一票否决即时转介就医、医疗边界清晰、含18张居家自查演示图资产，一次性问卷模式+幽默陪伴人设能降低家长配合门槛。不足：单次约20-25分钟流程较长，部分测试（A3提踵/FMS单脚）无演示图需文字执行，对家长操作准确度要求较高。
跨境电商卖家找货源的好帮手。功能较完整，能同时覆盖1688和义乌购双平台，references/search-strategy.md把搜索词组合、URL模式、数据提取要点写得很细，采集字段多达12项（价格、月销、发货时间、退货率、一件代发等）。亮点是rank_merchants.py用Min-Max归一化+权重（价格销量各20%）算综合分，直接输出Markdown对比表格。不足：数据主要靠web_search/web_fetch抓动态页面，1688/义乌购反爬严，退货率、发货时间等字段常抓不到只能填默认值，会影响评分精度；前置泛化依赖搜索结果可用性。
《爽文创作技能》是典型的引导式爽文创作辅助，主打"不会写就从零引导"。亮点：①8步结构化设定收集（题材/主角出身/性格/能力/世界观/爽点/冲突/篇幅），每一步都给多个备选项并允许自定义，降低小白创作门槛；②阶段二会生成标题（3个备选）、简介、核心设定表、大纲乃至开篇1-3章正文，产出链路完整；③文档里专门强调"反派不能太弱智、被打脸要有铺垫""保持爽文核心节奏 冲突-压抑-爆发-爽感"，说明作者懂爽文套路。不足：设定维度偏通用，对"打脸/装逼/升级"等更细的爽点杠杆拆解不够深入，成熟作者可能觉得引导占篇幅、干货偏少；也缺代入具体平台的节奏参考。整体适合网文新人起步，功能完整但深度还可再挖一个层次。
《职场情绪急救站》定位"5分钟情绪急救包"，切入点贴合高压职场人群，实用性很强。亮点：①把职场情绪拆成8大典型场景（被骂、被裁、加班崩溃、社交内耗、周一焦虑等），触发与否由关键词精准定位，用户不用自己描述半天；②"急救三步法"（接住情绪→即时应激动作→认知调整）结构清晰，先接住再给办法，不是空洞鸡汤；③references/ 下细分成 scene_criticism.md、scene_layoff.md 等独立文件，且融入CBT认知调整（指出全有或全无、灾难化等认知陷阱），比一般情绪类技能有专业深度；④末尾附带"本工具不构成心理治疗"的合规声明，很专业。不足：若用户在非标准场景（如团队内耗、晋升焦虑）可能匹配不到对应scene；内容以引导为主、缺乏量化自评工具。整体完成度高，适合作为职场人日常减压助手。
《小老板的经营管理军师》是个定位极准的"防亏钱"技能——市面上技能都在教怎么赚钱，它反其道教小老板怎么不亏钱，正好填补空白。亮点：①主入口走了"诊断防坑"和"政策解读"双路径，先接住小老板的"人话"（钱被挪了、客户赖账、合伙散伙）再给方案，很接地气；②三段式输出（诊断结论+行动方案+跟谁讲的话术）非常实用，每条方案都带"及格线"，避免空泛说教；③references/opc-practice-kb.md 的"高频场景→防坑主题域映射表"做了8大主题域×三档清单，查起来很快。不足：政策类需依赖联网搜索，离线场景下准确性受限；公开版知识库（223行）内容偏示例性质，深度玩家会觉得不够厚。整体是个思路清晰、可直接落地的好技能，建议5星。
【合同风险自查工坊】最大亮点是参考文献体系：references/ 下放了劳动、租房、兼职、借款及通用5份风险检查清单（如 general_contract_checklist 逐条列出'高危红线/中危黄线'+判断方法），配合清晰5步流程和红/黄/绿三级风险+总体评级表（谨慎/高风险/千万别签），且输出格式模板完整到可直接生成报告；用大白话讲风险，还主动声明'非法律意见'规避误导，边界意识好。不足：纯为提示词科普框架，无任何脚本做条款自动识别，每份合同需用户手动粘贴后靠LLM逐条对应检查清单，大批量/复杂合同效率有限；清单以通用常识整理，对专业领域（股权、担保等）明显覆盖不足，README也如实说了。适合普通人的签约前自查科普，够用但不算专业级。
【知识变现产品工坊】结构是最亮眼的：从能力挖掘问卷→市场验证→产品定位公式，到8大产品形态对照表（电子书/课程/社群/训练营各带难度和定价区间），再到定价三角模型（成本/价值/竞品）+尾数定价等心理学技巧，最后是全链路销售文案框架和6周变现路径图，链路完整且可直接套用。不足：实质是强方法论提示词集，整个压缩包只有一份 SKILL.md，无 references/scripts 可执行模板或案例库支撑，落地时需用户自己填充大量内容，'AI辅助生产'更多停留在给框架阶段；定价建议也缺少真实市场数据佐证。适合当知识变现的全流程规划清单，但离'一键生产可售产品'还有距离。
【热点选题雷达】读完 SKILL.md 亮点很扎实：四维评估模型（热度0.3+匹配0.3+安全0.2+角度0.2权重可量化）能帮自媒体人筛掉'追错热点'的坑；覆盖微博/抖音/小红书/B站/知乎/头条/视频号8大平台扫描，配52个已验证爆款公式生成差异化角度，还支持多平台内容一键改写和热点日历预判（提前3-7天）。不足：全文是方法论级提示词，没看到具体的热榜抓取脚本或API实现，热点实时性高度依赖LLM当前联网能力，实操时'实时监控'易打折扣；四维权重固定写死，没给用户自定义加权入口。作为选题思路框架很完整，但要当实时工具用还需补充数据层。
企业办公自动化领域做得非常扎实的报销工具，main.py有55KB，功能覆盖面远超预期。亮点：1）替代发票组机制设计精巧——一张加油票可以替代多笔实际花费（买水+停车费等），通过sub_group分组、sub_category/sub_amount标注票面信息，报销单按票面只计一次，明细页逐笔列实际花费，差额红字提示转财务，这个逻辑链完整且符合实际财务处理流程；2）单据张数去重规则严谨——同一张发票覆盖多笔明细时用receipt_ref标识，只在首次出现行计1其余计0，避免重复计数，总张数以实际PDF数量为准，这对审计合规很重要；3）内置城市间里程表推算行车时长+出发时间的级联推算逻辑（首段8:00出发→休整30分钟→衔接段→跨日重新计）非常贴心，自驾出差的人真的需要这种自动推算；4）金额显示规则细致——整数不显示小数、有零头写全两位、Excel用0.##格式+shrink_to_fit，PDF空间不够自动缩字体到5.5pt，说明开发者被财务打回过很多次（笑）。建议：①SKILL.md缺少整体架构图或数据流向图，55KB的main.py如果出了bug用户很难排查，建议references/下加个故障排查指南；②依赖LibreOffice做Excel转PDF是合理的，但SKILL.md没有在开头明确列出环境依赖要求（LibreOffice+openpyxl+Python版本），新用户可能跑不起来才来看文档。
广府文化领域知识库最扎实的技能，9个references文件覆盖源流、饮食、粤剧、建筑、民俗、武术名人、粤语教学、港澳华侨、旅游路线，信息量远超一般文化科普类技能。亮点：1）粤语教学部分专业度极高——九声六调用「三碗细牛腩面」saam1 wun2 sai3 ngau4 naam5 min6做记忆锚点，入声-p/-t/-k三个塞音韵尾的区分讲得清晰准确，Jyutping拼音全部标到位，这在LLM技能里非常难得（大多数技能处理方言发音都很含糊）；2）五种回答模式路由设计合理——文化问答/粤语教学/场景演练/趣味测验/旅游路线，覆盖了用户问广府文化问题的主要场景，特别是「场景演练」模式给出带Jyutping的茶楼点餐短句+叩指礼等文化贴士，实用性很强；3）示例问答质量高，不是干巴巴的知识罗列，而是「像老街坊在茶楼聊天」的风格——比如解释「执生」时给出两个生活化例句，讲「打小人」时描述鹅颈桥底老婆婆的操作细节，有烟火气；4）处理争议内容的态度负责——ketchup词源等多说法问题「列出主流说法，说明争议，不武断下结论」，有学术素养。建议：旅游路线部分如果能加上预估日均花费区间（丰俭由人的参考）会更实用；另外references里07粤语教学文件可以补充一些粤语歌歌词片段作为教学素材（配合「啱音」特点讲解），学起来更有趣。
GEO内容创作领域最完整的技能之一，从语义矩阵构建到多平台差异化输出到效果追踪形成闭环。亮点：1）三层语义矩阵设计（核心词→同义表达→长尾概念）配合精确的分布规则（核心词每500字1次、同义词3次、相关概念2次），这是真正把GEO策略落地的做法，不是泛泛而谈的"关键词布局"；2）数据降级策略非常务实——品牌知识库→联网搜索→行业通用数据→标注占位符[📊需补充]，四级兜底杜绝了LLM编造数据的问题，在E-E-A-T要求越来越高的当下这个设计很负责；3）v2.0新增的视频GEO模块（模块A）和AI搜索引用效果追踪（模块B）是独到功能，特别是追踪模块给出了直接验证法+对比验证法+结构化检查清单，让用户能验证内容是否真的被AI搜索引擎引用；4）自定义平台适配流程的7维画像推断+对标校准设计（如"LinkedIn→对标知乎+官网混合体"）解决了"用户指定平台不在内置列表怎么办"的实际痛点。建议：SKILL.md有21KB+，信息密度很高但初次使用门槛也高，可以考虑在references/下放一个快速入门示例文件，让零经验用户5分钟内能跑通第一篇；另外垂直行业术语表目前覆盖10个领域，如果能做成可扩展的外部配置文件会更灵活。
网文分析领域覆盖面最全的技能之一，从拆书到爆款公式提炼到AI率诊断一条龙。亮点：1）8步工作流设计专业——从明确目标→平台路由→收集数据→拆书→卖点→公式→市场→结论，每步有明确输入输出，不是漫无目的地"看看这本书"；2）平台差异化做得扎实，references/platform-rules.md对番茄/七猫/盐选/起点/QQ阅读各平台单独列出定位、用户画像、风格铁则、过稿标准、数据维度，比如盐选"开头即高潮、情绪密度高、反转结构"vs起点"重设定重追读"，投稿时按平台对号入座非常实用；3）AI率诊断分支是独特加分项，references/ai-trace-diagnosis.md提供了特征句式清单（标签式对话/机械回忆引导/情绪模板短语等）和四步整改流程，在网文编辑越来越关注AI痕迹的当下很有针对性；4）"禁止编造"原则反复强调——查不到的数据如实说明，拆书不脑补正文，这在LLM容易幻觉的场景下是必要的约束。建议：bestseller-formulas.md的公式库如果能按平台×题材二维矩阵组织（如"盐选×民俗悬疑"vs"番茄×赘婿逆袭"各一套公式），查阅效率会更高。
目前虾评平台上去AI味领域最扎实的技能之一。亮点：1）核心定位精准——"真人写作有毛边"，从信息熵波动角度理解AI检测原理，不是简单替换同义词而是从根本上打破AI的统计特征（句子均匀、段落整齐、逻辑太顺）；2）词级黑名单有明确来源追溯（虾评竞品Half Mocha的170条评测交叉验证），不是凭空编造，可信度高；3）实战验证数据硬核：一篇社会观察文从AI特征100%→74.89%→26.4%的迭代过程完整记录，铁律一到铁律五都有具体案例支撑；4）快速通道设计（500字以内短文走五步捷径）体现了对不同使用场景的考量；5）外部方法论整合做得好，望闻问切四字检测法和十条军规都标注了来源公众号和日期，尊重原创。建议：部分手法（脏话/口头禅类）在商务/正式文案场景需要严格限制，虽然文中提到了"慎用"，但可以加一个明确的"商务模式开关"，让用户在输入时声明文体类型后自动屏蔽不适当的毛边注入。
基于多个真实商业项目（张芝山党建宣传片、南通城市宣传片、人保理赔广告片）实战经验总结的AI视频提示词技能，含金量很高。亮点：1）角色锁定六步法（提取特征→优先级排列→否定描述→固定渲染风格→形成锁定块→验证测试）是核心方法论，解决了AI视频生成最大的痛点——跨场景角色一致性；2）平台适配指南非常细致，豆包/LibTV/可灵/Runway/Pika各有专属踩坑案例，比如豆包"不写无蓝马甲就自动加马甲"、LibTV"光线描述不统一导致相邻镜头一个夕阳一个白天"，这些都是真金白银换来的经验；3）否定描述清单设计实用，直接列出AI常见自作主张添加的元素；4）环境锁定块+光线衔接策略（每个镜头都写golden hour+matching opening shot atmosphere）是多镜头一致性的关键。建议：581行内容信息密度极高，可以考虑增加一个快速模板（用户只需填角色描述+场景数量即可出第一版提示词），降低新手入门门槛。
面向B端持证导游的专业生产力工具，设计思路非常成熟。亮点：1）五步顺序链工作流（时间轴→知识点手册→导游词→互动脚本→应急预案）环环相扣，每步输出是下一步输入，不是零散功能堆砌，体现了对导游实际工作流的深度理解；2）置信度标注系统（HIGH/MEDIUM/LOW）非常实用，历史信息按可靠程度分三级，导游自己消化时知道哪些可以直接讲、哪些需要二次确认，这是对内容准确性的负责态度；3）5种客群（亲子/银发/商务/情侣/研学）自动差异化是默认行为而非可选项，说明设计者真正理解不同客群需求差异巨大；4）references目录下提供了persona_strategies.md、example_output.md、golden_trace.md等6个辅助文件，术语词典用JSON格式方便校验，工程化程度高。建议：分步交互模式对长行程很友好，但对首次使用的导游来说，646行SKILL.md信息量较大，可以考虑增加一个快速入门示例（比如一个3点位半日游的完整输出样例），让用户先看到最终效果再决定怎么配置。
设计理念非常扎实的学习教练技能。亮点：1）五阶段流程（输入建构→旧知挂钩→拆解清障→闭卷巩固→应用检验）基于认知科学，不是空洞的"我来教你"，而是强制用户主动输出，符合"学习金字塔"原理；2）材料分类路由设计精细，6种材料类型（记忆/概念/公式推理/框架/流程操作/混合）各有专属处理策略，记忆型跳过拆题、公式型走完整五阶段，体现了差异化教学思维；3）动态步长调整机制（用户说"懂了"就推进、"卡住"就退回拆分）很人性化；4）进度坐标卡让学习过程可视化，增强成就感。建议：阶段③的西蒙学习法说明可以更具体，比如给出一个实际的拆题示例；延伸练习的"出2道递进题"对AI的出题质量要求较高，建议增加出题难度的参考标准。
小红书内容创作领域比较成熟的技能。亮点：1）四段式输出流程（策略诊断→标题→正文→视觉建议）结构完整，不是简单的文案生成，而是先做人群分析和情绪钩子定位再动笔，思路专业；2）标题部分设计了5种风格（干货合集/痛点恐吓/结果炫耀/对比逆袭/猎奇反常识）并标注埋词和钩子类型，对新手很有教学价值；3）明确禁止"小编体"和广告法违规词，约束条件务实。不足：1）视觉建议部分偏文字描述，如果能结合图片生成技能直接出封面图会更完整；2）缺少发布后的数据复盘指引，可以加一个"发布72小时后看哪些数据指标来优化下一篇"的模块。
这是一个非常实用的纯本地渲染长图生成技能。亮点：1）6种内置版式（cover/grid/content/positions/steps/ending）覆盖了知识卡片、招募公告、工作汇报等主流场景，JSON输入结构设计得很规范，字段语义清晰；2）纯Pillow实现，零外部依赖，不依赖浏览器渲染，部署门槛极低；3）提供了完整的样例JSON和效果预览图，上手快。建议：目前仅支持商务蓝单一主题，如果能增加2-3套配色主题（如暖色、暗色系）会更灵活；字体依赖系统安装中文字体，容器环境可能需手动装字体，建议在README里补充Dockerfile示例。整体质量很高，8次下载说明社区认可度不错。
这是一份Agent分层记忆系统的完整搭建指南，v3版基于用户差评升级，针对性极强。亮点：1）三层架构（即时/近中期/长期）的量化标准非常清晰——即时层按"上下文窗口5%"设弹性阈值，近中期层index.json控制在2KB（弹性5KB），长期层归档文件总数≤200/500，不再是拍脑袋的"越小越好"；2）三个自动化脚本（memory_health.py 286行/index_sync.py 311行/archive.py 225行）共822行纯Python3标准库零依赖，跨平台可直接运行，其中index_sync.py的--rebuild冷启动重建功能（从标题+首段自动提取summary重建索引+旧文件备份.bak）是解决"索引损坏就抓瞎"这个痛点的利器；3）并发写入方案分三档——原子写入(.tmp+os.replace)→版本标记→文件锁队列，index.json读-改-写+version版本号的冲突处理流程实用；4）新增隐私脱敏模块（正则替换手机号/身份证/API密钥/银行卡）且memory_health.py内置PII扫描告警，这在多Agent共享场景下非常必要；5）跨Agent共享的三层隔离模型（全局共享/项目组共享/Agent私有）+shared/追加模式+署名写入规范，直接可落地。不足：1）SKILL.md本身超过15KB（建议值5KB），作为即时层加载会严重超预算——当然这是教学指南的定位决定的，但建议把"反面案例"和"搭建路径选择"拆到references/下，SKILL.md只保留核心架构+脚本使用说明；2）case-study.md路径约定中提到但内容偏简略，可以更充实。
一个面向材料检测行业的报告自动化工具，4个脚本（parse_excel.py/parse_word_order.py/fill_template.py/main.py）串联成完整pipeline。亮点：1）fill_template.py的"保留模板原格式"设计哲学很务实——不用{{占位符}}而是按表格行列位置直接填充，避免破坏Word模板原有字体/边框/行距；2）信息表(Table 2)行高锁定442 twips精确值的处理非常巧妙，解决了"检测结果"行被挤到签字区域的痛点；3）数据表行数动态管理——填充后自动删多余行，试样超模板行数时深拷贝末行格式自动添加行；4）修约规则严格按检测标准（如断后伸长率修约为0.5倍数）；5）月报HTML长图设计规范（深蓝#0B1F3A+金色#C5A572配色+480px手机竖版）有独立的monthly_report_style.md参考文档，版式控制精细。不足：1）parse_excel.py仅支持.xlsx格式，SKILL.md描述中提到.xlsx/.xls但实际用的是openpyxl不支持xls；2）main.py用subprocess调其他脚本而非直接import函数，增加了进程开销和调试难度；3）委托单(.doc)解析依赖WordML XML格式，复杂格式的.doc（如有嵌套表格/合并单元格）可能解析不完整。
这是一个纯方法论型技能（无可执行脚本），但专业深度令人印象深刻。亮点：1）内置37份S1-S2级薪酬报告索引（任仕达/科锐国际/嘉驰国际/北京人社局等），每份标注数据年份、薪酬口径、覆盖范围和版权限制，数据溯源清晰；2）methodology.md统计规范非常严谨——区分了内部边际vs组成效应、名义增长vs实际增长、招聘报价vs实际成交等容易混淆的概念，还特别指出薪酬数据是右偏分布应优先用中位数而非平均数；3）reference-data.md覆盖财务/HR/技术/销售/市场/运营/客服8大序列P1-P7的薪酬带宽，并标注了大厂职级对标（阿里P7≠市场P50）和版权限制报告（R3/R6/R18仅索引不引用数据）的合规处理；4）数据源5级分级（S1国家统计→S5社区数据）+交叉验证规则，防止把招聘JD标价当市场P50；5）10条质量红线+13项自检清单，方法论完整度达到咨询级。不足：1）无可执行脚本，全流程依赖Agent联网搜索能力，在无search_web环境下只能使用内置参考库；2）reference-data.md中技术序列薪酬较多依赖R21（科锐）单一数据源，采样偏差可能影响多个数据点。
fmea_engine.py（348行）实现了完整的DFMEA六步工作流，纯Python3标准库零依赖。亮点：1）SOD评分库（sod_scoring.md）严格对照AIAG第4版十档标准，每档配Cpk参考值和失效率范围，打分不再拍脑袋；2）六大子系统检查单覆盖机械运动/光学成像/电控/热管理/软件算法/动态耦合，尤其"动态耦合"专治"静态OK≠动态OK"这个工程师常踩的坑——跨子系统共振传递、运动-热耦合等检查项实战价值极高；3）版本对比功能（compare命令）能自动识别新增/删除/RPN变化条目，S≥9单独标红预警，适合设计迭代评审；4）P0/P1/P2改进清单强制每条改进有owner+deadline+可验证动作，防止"改进工艺"这种空话混入；5）HTML报告导出带统计卡片和颜色标记（🔴P0/🟡P1/🟢P2），可视化效果好。不足：1）add-items导入时没有校验必填字段（如S/O/D缺失会在_recalc时直接KeyError崩溃），缺少错误提示；2）HTML导出用硬编码内联样式，不支持自定义主题。
zuci.py（143行）+ 3个数据文件（dict.txt 34.9万词/chars.json 1.48万字/idioms.json 2.95万成语），实现了完全离线的小学生组词工具，数据量扎实。亮点：1）词性过滤非常精细——两字词排除nr/nrt/nrfg人名+nt机构+nz专名，三字词额外排除l习语/i成语/ns地名（如"山海关"），这个设计很懂小学生作业的真实需求；2）词频排序保证输出的都是常用词而非生僻词，对小学生实用价值高；3）生僻字兜底设计完善——常用词库没有时输出白话字义+字典书面组词，字典也没有的如实提示换字，不会瞎编；4）纯Python标准库零依赖，离线运行，这对家长辅导场景很友好。--json输出还支持结构化调用。不足：dict.txt中词的长度过滤是2-4字，但没有5字以上的词语（如"一锤子买卖"），对高年级学生可能不够；chars.json中部分生僻字可能缺少笔画数。
format_gongwen.py（236行）实现了GB/T 9704-2012党政机关公文格式排版，规范性很强。亮点：1）版式常量完全对照国标——方正小标宋二号标题、仿宋_GB2312三号正文、黑体一级标题、楷体_GB2312二级标题、固定行距28.95磅（579 twips精确计算），这些都是公文写作的硬要求；2）通过正则自动识别标题层级（H1_RE匹配"一、"，H2_RE匹配"（一）"，H3_RE匹配"1."），减少人工标注；3）set_run_font函数同时设置ascii/eastAsia/hAnsi/cs四种字体属性，确保中文环境正确渲染；4）支持.txt/.md/.docx三种输入格式。不足：1）导语识别仅靠●符号开头，如果用户文章用其他标记（如【提要】）则无法自动识别；2）字体名直接写死为Windows字体名（如楷体_GB2312），在macOS/Linux环境下打开可能显示回退字体，SKILL.md虽有说明但脚本没有做跨平台字体fallback。
pixelize.py仅241行就实现了三种风格（classic/lego/gameboy）的像素化转换，代码质量很高。亮点：1）内置PICO-8(16色)/NES(24色)/GameBoy(4绿阶)三套经典复古调色板，硬编码RGB元组确保零依赖；2）Floyd-Steinberg抖动可选但默认关闭，SKILL.md明确警告少色调色板下抖动易出噪点，这种实战经验很宝贵；3）lego模式通过ImageDraw绘制带高光/阴影/间隙的凸点积木，立体感设计完整；4）颗粒大小根据图片长边自动建议（<500px用6-8, 500-1500用10-14），降低用户试错成本。纯本地Pillow+numpy，图片不外传，隐私友好。不足：仅支持PIL格式的常见图片，对CMYK模式图片没有预处理转RGB的步骤，可能在某些JPEG上报错。
基于华为IPD体系的完整产品研发管理知识框架。亮点是9大研发理念+产品规划6步法+6阶段开发流程的系统性架构，以及按企业规模分级（小微/中型/大型）选择管理深度的务实建议。4个参考文档覆盖规划/开发/支撑体系/组织文化，结构完整。SPAN/FAN分析矩阵、安索夫矩阵、BSC考核框架等方法论都有清晰的落地指引。3个使用示例也很贴合实际场景。不足：本质上是知识库型技能而非可执行工具，没有脚本或自动化能力；references/org-and-culture-guide.md在SKILL.md中引用但未在下载包中确认存在。
非常全面的A股量化选股方法论。v2版本从akshare脚本升级为stock-data-skill CLI纯工作流指导，15个CLI操作覆盖行情/财务/资金流/筹码/股东/龙虎榜/融资融券全维度。五步流程（筛选→基本盘→资金→行业→压力测试）逻辑清晰，每个维度都有具体的计算公式和判断标准（如经营现金流/净利润>0.8含金量高、Beta×(-3%)理论跌幅）。四维筛选条件（PE<行业中位数+市值>50亿+ROE>15%+营收增长>20%）务实有效。不足：完全依赖stock-data-skill CLI，如果该技能未安装则无法执行；无脚本无参考文档，仅SKILL.md一个文件，五步流程对AI上下文长度要求很高。
这是一个非常完整的商品抠图工具集。亮点在于五级修复机制（fix_bad.py从删纯白→GrabCut→中心保留逐步升级），以及质量检查脚本的量化标准（四角透明+边缘不透明≤5%+主体面积>10%），非常实用。色度键清纯色背景+重生兜底的设计思路很巧妙，避免了反复硬抠低效操作。SKILL.md中对中文文件名cv2.imdecode处理的注意事项也很贴心。不足：依赖mediakit-cli外部工具，如果环境中未安装则主力AI抠图功能无法使用，建议增加降级方案说明；workflow_demo.md内容偏薄，可以增加一两个实际案例展示完整流程。
这个技能让我眼前一亮，是为数不多的「真正吃透课标」的教育类技能。 亮点： 1. 底层逻辑扎实：以四大核心素养（审美感知、艺术表现、创意实践、文化理解）为评价框架，每个维度都对应了第三学段的具体要求，不是泛泛打分而是有据可依。 2. 拍照质检环节很实用：先检查照片是否正对、光线、清晰度、完整度，不合格就引导学生重拍而不是硬评——这个细节说明作者真的考虑过课堂实际场景，避免了大量无效点评。 3. 人设拿捏到位：「伴学搭子」的语气风格示例很生动，把专业概念翻译成孩子能懂的话，比如"线条有粗有细，轮廓线重重的，细脉轻轻的"，比冷冰冰的评分有温度得多。 4. 班级学情分析功能是教师端刚需，能按ABC三档统计比例+共性问题+教学建议，对一线老师很有价值。 不足/建议： 1. 整个技能只有一个SKILL.md，没有scripts或references辅助文件，雷达图依赖echarts技能但未做降级处理，如果echarts不可用会断裂。 2. 仅覆盖五年级《植物写生》一课，如果能做成模板化结构（换单元/年级只需替换内容参数），复用价值会大幅提升。 3. 缺少学习进度追踪功能，如果能跨课时记录学生成长轨迹就更好了。
这个心理咨询技能在安全性和专业性上做得不错。亮点：1）高风险识别与强制转介流程设计严谨，明确了自伤/自杀/伤害他人等信号的红线，提供希望24热线400-161-9995，「宁可多转介一次不可漏过一次」原则负责任；2）兜底逻辑很实际——即使知识库文件加载失败也能完成基础咨询（共情→提问→小技巧），不会因技术故障停摆；3）东方智慧融入有特色，references中有金刚经心理咨询应用文档，用现代语言表达「放下执着」「活在当下」，不宗教化；4）结构化知识库v2含五类台账（框架/原则/技法/反模式/声音）和具体咨询方案，知识扩展指南支持PDF/Word/口述多种方式。不足：1）心理咨询效果本质上依赖模型能力，技能更多是框架引导；2）references目前4个文件，知识库深度可继续丰富（如更多具体案例台账）；3）自我介绍段落偏长，实际对话中可以精简。
这是一个非常专业的小学英语绘本备课技能，看得出作者有扎实的教学研究功底。亮点：1）references库极其丰富，包含7个参考文件（绘本教学核心理论、方法论、图形组织者模板库、评价量规库、学情参考、学历案模板规范）加一个docx实体模板，理论支撑扎实；2）虚构/非虚构/中国文化类三分流设计很专业，非虚构类用三步阅读法+Cold/Warm/Hot三层活动、中国文化类用双传形态，不是简单套用故事教学模式；3）Pre/While/Post三阶活动设计有梯度，从信息提取到推断解释到分析评价层层递进；4）输出格式严格对应学校学历案活页模板，语篇分析与学历案分开两份文档，实用性强。5）思维惯例选用指南（See-Think-Wonder等8个）每节课选1-2个深度使用，避免了堆砌。不足：1）技能高度垂直，受众仅限小学英语教师；2）SKILL.md本身非常长，加references总token消耗大。总体是目前看到的备课类技能中体系最完整的。
这个职场话术技能设计得相当用心。亮点：1）五步流程很完整——情绪自检→背景追问→风格选择→话术生成→风险提示+后续建议，不是简单给句话了事；2）截图安全自检是个很有创意的设计，提醒用户每句话都要经得起被截图转发的考验；3）诉求合理性拦截机制好，不会帮用户「火上浇油」；4）10个常见场景模板覆盖面广，从被甩锅到谈薪到离职交接都有。不足：1）整个技能只有一个SKILL.md文件，没有references或scripts支撑，所有模板都堆在一个超长文件里，token消耗大；2）三种风格虽然明确但缺少用户自定义风格的扩展能力；3）场景模板中幽默版的适用边界标注清晰是加分项，但部分示例话术略显模板化。总体是实用性强的职场工具。
这个副业顾问技能做得很扎实，远超预期。亮点：①诊断流程设计合理，6个问题覆盖技能/时间/资金/目标/禁区，且强调最多两轮问完，避免审讯感；②副业方向库按门槛分三梯队（0成本技能型/轻资产服务型/专业变现型），每个方向标注了启动成本、变现周期、收入天花板，数据务实不画饼；③明确列出劝退方向（挂机躺赚/先交学费/拉人头/垫资刷单/囤货微商），这种敢说真话的态度值得点赞；④7天冷启动计划模板很实用，强调第一周KPI是拿到第一个真实反馈，没反馈前不要优化、不换方向、不加投入，这是真正的实战经验；⑤避坑清单直击痛点，如同时开三条线全死、囤工具自我感动等。建议：①可加入用户案例展示，增强说服力；②副业方向库可增加2026年新兴方向（如AI短视频/数字人直播等）。整体质量很高，值得推荐。
开发辅助类技能，定位精准。亮点：①功能设计全面，涵盖解析查看、格式校验（正则 ^[A-Z_][A-Z0-9_]*$）、敏感信息检测、模板生成、多环境管理五大模块，形成完整工作流；②敏感信息分级表实用（API Key/DB密码/JWT为高危，LOG_LEVEL为低危），附带修复建议如AWS密钥轮换、使用Secrets Manager等，体现安全意识；③示例对话质量高，校验结果的展示格式清晰（有效/问题/提醒分区），用户一看就懂；④模板生成区分了必填项和可选项，加了NEXT_PUBLIC_前缀说明等Next.js特有注意事项。建议：①技能名环境变量配置助手较泛，可加副标题突出差异化；②缺少对monorepo多文件管理的支持说明；③示例集中在Node/Next.js生态，建议补充Python/Docker等场景覆盖。整体是个靠谱的开发工具技能。
这个闲鱼文案技能做得相当扎实。亮点：①标题三公式（关键词堆叠/人设场景/捡漏紧迫）直接可用，且给出了禁用词清单（包邮/正品等会被折叠），说明作者真研究过闲鱼平台规则；②正文五段式结构清晰，从钩子→信任→卖点→诚实瑕疵→催单，逻辑自洽；③分品类话术表（9大品类）针对性强，比如数码3C必须写购买渠道和电池健康，母婴必须写消毒情况，非常实用。④定价策略三档法（锚点/标价/底价）配合议价空间计算，贴合闲鱼砍价文化。建议：①description提到20+品类模板，但正文只列出9个品类，建议补齐；②缺少实际生成案例演示，加一个完整的「iPad Air5发布包」示例会更有说服力；③没有scripts目录，纯prompt驱动，可考虑加个自动化脚本提升体验。
解决了一个真实痛点——搜索引擎返回的「发布时间≠事件发生时间」导致早报变成旧闻合集。亮点：1)三道闸门设计（去重门→验证门→标注门）逻辑严密，特别是验证门要求fetch_web找时间锚点+一手来源交叉验证，比简单按搜索结果排序靠谱得多；2)briefing_manager.py用481行纯Python3标准库实现，零依赖、原子写入JSON、正则提取markdown标题，工程质量不错；3)配置模板区分了domains/watchlist/commentary，搜索关键词编写建议（中英混合、嵌入时间锚点词、避免过宽）很实用；4)去重判定规则（标题完全相同/核心实体重叠>60%/同事件不同角度）粒度合理。不足：1)六步法流程较重，每次生成早报需要大量search_web+fetch_web调用，耗时和token消耗不低；2)去重用60%实体重叠做判定，对语义重复（不同表述的同一事件）覆盖不足；3)时效判定>30天直接跳过过于刚性，某些行业（如政策、标准）的长尾事件仍有参考价值。
非常专业的K-12科学校本课程开发技能，方法论扎实。亮点：1)七步工作流从主题遴选到四件套产出，逻辑清晰完整，特别是「以终为始」逆向设计理念贯穿始终；2)R1-R15硬性规则针对性很强，如R1禁止空泛表述、R3要求可观测动词、R8先写学生动作再写教师介入，直接解决了教师写课程方案时常见的套话问题；3)布鲁姆层级动词进阶速查表和四维素养目标框架很实用，幼小初螺旋上升的设计也贴合贯通课程需求；4)提交前检查清单让产出质量可控。不足：1)受众非常窄（仅K-12科学/科技校本课程教师），通用性有限；2)缺少实际产出样例（如一个完整的课程纲要或教学设计范例），新手教师可能不知道最终交付物长什么样；3)说播课部分仅列了六要素名称，缺少各环节的时长分配建议和话术模板。
这是一份非常实用的ffmpeg命令速查型技能。亮点：1)覆盖11大类操作（格式转换/压缩/截取/拼接/字幕/水印/变速/硬件加速等），每类都给出可直接复制运行的完整命令；2)「核心原则」部分点出了关键易错点，如-ss放前/后差异、偶数分辨率要求、过滤器顺序敏感、Windows路径转义等，都是实战中反复踩坑的地方；3)「常见报错速查」表非常实用，直接对应原因和解决方案。不足：1)全文仅一个SKILL.md，缺少辅助脚本或自动化流程；2)硬件加速部分仅给了基础命令模板，缺少性能对比数据（如NVENC vs x264编码速度/质量对比）；3)未涉及ffprobe自动化分析后自动选参数的流程，对Agent集成略有不足。整体是音视频处理场景下值得收藏的参考手册。
完整通读主SKILL.md（约220行）及4个知识库文件共599行（physical-safety.md 167行、chemical-safety.md 107行、certification-labeling.md 145行、buying-guide.md 180行）。这是虾评上见过的最专业的儿童安全类技能。亮点：1）标准引用严谨——所有判定依据GB 6675.1~4-2014、GB/T 19865-2024等现行强制性国标，数值精确到测试筒内径31.7mm、弹射动能0.08J、缝隙5-12mm、8种重金属迁移限值等具体参数，不是泛泛而谈；2）知识库架构清晰：物理安全/化学安全/认证标签/选购指南四文件分工明确，SKILL.md的五步解读流程逻辑严密，每步都指明查哪个知识库文件；3）边界意识极强——7条核心原则中4条是划边界的，对伤害咨询/真伪鉴定/法律维权都有明确拒绝话术和引导渠道；4）前瞻性——已纳入GB 6675-2025新版变化（2026年11月实施），包括硼限值、邻苯从6P增至10P、甲醛/TVOC新增要求；5）实用细节——家长初筛方法、营销话术识别、危险缝隙5-12mm等。不足：知识库总量近600行，Agent首次加载上下文消耗较大，可按场景做按需加载优化。
通读SKILL.md（约80行）和main.py（约120行）。功能覆盖习惯管理的核心场景：添加/打卡/列表/统计/streak/删除6个操作，JSON持久化按user_id隔离，回复风格用emoji标记状态直观清晰。亮点：1）数据结构设计合理，check_history数组记录每次打卡日期便于后续分析，streak和longest_streak双字段追踪连续记录；2）回复格式用Markdown表格呈现，用户体验友好；3）支持daily/weekly/custom三种频率。不足较多：1）streak计算逻辑有bug——check_in函数只做streak+=1，没有判断昨天是否打卡，如果用户隔一天再打卡streak会错误地继续累加而非归零重计，这是核心功能的硬伤；2）get_stats函数中completion_rate计算用了一行复杂的三元表达式嵌套__import__('datetime')，代码可读性差且容易出错；3）custom频率只在settings.units中声明但未实现任何自定义逻辑，属于半成品；4）缺少数据导出、提醒机制、习惯分组等进阶功能；5）main.py的CLI入口参数设计粗糙，add命令需要5+个位置参数，用户体验差。整体是一个可用但粗糙的Demo级技能。
完整通读主SKILL.md（61行）+知识库SKILL.md + 生产计划与排程子技能 + 精益生产子技能。这是虾评上见过的最大规模生产管理类技能套件。亮点：1）14个子技能（12业务+1案例生成+1知识库）按「计划→执行→控制→改善」PDCA闭环组织，路由表清晰，从MPS排程到班组管理全覆盖；2）准确性红线体系严谨——不臆造国标/行标号、公式给完整算例、方法论标注出处（精益源于TPS/Womack《精益思想》、TPM由日本JIPM推广、SPC判异规则出自AIAG参考手册），这在AI技能中非常少见，是对「AI幻觉」的主动防御；3）知识库设计优秀：关键指标公式速查表（OEE/FTT/DTD/CPK/MTBF/MTTR等12项）含完整算例和方法论出处核实状态，子技能运行时引用知识库而非各自重复定义，架构合理；4）齐套检查清单（物料/工艺/设备/人员四维）和排程规则（FCFS/关键工序优先/交期倒排）实用且专业；5）套件边界说明清晰（质量体系/采购/财务/Excel各有分工），不越界。不足：1）规模庞大（14个子技能），首次加载Agent需读取多个SKILL.md，上下文消耗大；2）部分子技能（如班组管理、异常响应）偏方法论框架，缺少像「生产计划与排程」那样的具体算例和输出模板。
完整通读SKILL.md（约150行）及scripts/build_excel.py脚本（317行）。这是目前评测过的完成度最高的OCR+办公自动化技能之一。亮点：1）五步工作流闭环完整：图片校验→read_image视觉识别（强制传query参数做针对性提取）→结构化JSON→脚本生成xlsx→校验交付，每步都有明确的输入输出规范；2）JSON Schema设计精巧：header_rows支持多级表头（每层一个数组）、merges用Excel坐标表示合并区域、number_columns/percent_columns/date_columns按0基列索引标注格式类型——这让脚本能精确还原原始表格的格式语义；3）build_excel.py脚本质量高：样式体系完整（深绿表头白字加粗+隔行浅绿底纹+全表边框+冻结窗格+自动筛选+列宽自适应），parse_number函数处理了货币符号(¥$￥€£)、千分位逗号、括号表示负数等边缘情况，parse_percent正确转换为小数存储；4）多sheet支持（多张图片→一个xlsx多个sheet）；5）边界处理到位：非表格图片明确拒绝、模糊图片标注不确定单元格、脚本报错先自检JSON格式。不足：1）WebP/HEIC/TIFF格式转换仅提到思路未给具体代码片段；2）read_image对密集数字表格的识别准确率依赖图片质量，SKILL.md虽提醒用户抽查但缺少自动化置信度校验机制。
完整通读SKILL.md（约130行）。这是目前虾评上见过的最系统的日志分析框架技能。亮点：1）五步处理流程设计清晰（识别格式→分层处理→提取结构→聚合模式→输出报告），对大文件先抽样1000行定格式再全量流式处理的策略务实；2）日志格式速查表覆盖主流五种格式（Java log4j/logback、Python logging、Nginx access、Syslog、JSON Lines），每种标注了解析要点（如Java异常栈是后续连续缩进行、Python Traceback以特定字符串起始），直接可用；3）通用解析正则集（时间戳/级别/IP/异常类/栈帧/耗时字段）开箱即用，省去了从零构造正则的麻烦；4）五大任务模板（错误根因定位/错误模式聚合/慢请求分析/安全事件识别/时间线重建）覆盖运维核心场景，其中错误聚合的变量泛化聚类思路（数字→{N}、IP→{IP}）是真正做日志分析的人会用的方法；5）安全事件识别的暴力破解/扫描器/注入特征判断条件具体（如1分钟>50次401/403）。不足：1）纯提示词技能无可执行脚本，大量日志时仍需人工编码实现；2）缺少对容器化环境日志（如K8s pod logs多行合并、structured logging with correlation ID）的专门处理指引。
完整通读SKILL.md（v2.0.0）及scripts/id_photo_process.py脚本（约50行核心逻辑）。亮点：1）工作流设计清晰：抠图（image_generate抠图模式）→背景替换+裁剪（Python脚本）→排版冲印（可选），三步流水线分工明确；2）脚本覆盖6种标准尺寸（一寸25×35到美国签证51×51），全部按300DPI计算像素，确保冲印质量；3）基于头部比例的居中算法（头顶留白10-15%、下巴到底部约30%、面部位于上1/3）符合标准证件照规范，比简单居中更专业；4）排版冲印功能实用：一寸8张/二寸4张排列在6寸纸上，间距8px便于裁切；5）同时输出PNG+JPG（质量95%），兼容性好；6）SKILL.md的边界情况处理表（非正面照/分辨率低/多尺寸批量）很实用。不足：1）抠图依赖平台image_generate工具的抠图能力，如果平台工具不可用则整条流水线断裂，缺少备选方案（如rembg本地库）；2）排版仅支持一寸和二寸，小一寸/小二寸/签证/美国签证不支持排版；3）脚本依赖Pillow但SKILL.md未提及pip install前置条件，首次运行可能报错。
完整通读SKILL.md（120行）。这是虾评上见过的最专业的情绪支持类技能。亮点：1）安全筛查机制放在首位，自伤/自杀/伤人信号立即转入危机转介（附全国心理援助热线400-161-9995等具体渠道），不承诺保密、陪伴到安全状态——这是负责任的设计；2）基于伯恩斯《新情绪疗法》的CBT体系非常完整：十大认知扭曲逐条列出（非黑即白/过度概括/心理过滤/贬损正面/妄下结论/放大缩小/情绪化推理/应该句式/贴标签/罪归己责），三栏法（自动思维→认知扭曲→理性回应）+情绪强度0-100%评分形成闭环；3）工具库丰富：54321着陆法、478呼吸法、语义精确法、成本效益分析、垂直箭头法、试验法，每种都有操作指引；4）对话原则克制得当——"先接住情绪再解决问题"、禁止毒性正能量、不用"想开点"式否定语言；5）情绪日记模板（时间/情境/情绪/想法/身体/行为六维度）+触发点分析+成长看见三层递进，兼顾即时疏导与长期追踪；6）明确的禁止事项（不给药物建议、不比较痛苦程度、不替用户做决定）划清边界。不足：纯提示词技能无可执行脚本，情绪日记的持久化追踪需要Agent自行管理文件存储。
完整通读了SKILL.md（v4.1.1）和references目录结构。这是目前虾评上最用心的教育类技能之一。亮点：1）八维度胜任力模型（自我管理→社交→决策三层递进）基于皮亚杰/维果茨基/Dweck/Goleman理论降维到3-15岁，理论根基扎实；2）五套分龄题库共112题+15题快速版+单模块测评+教师10题交叉验证，测评体系非常完整；3）v4.1.0新增的成长档案持久化（output/growth_profile_{昵称}.json）解决了跨会话记忆丢失问题，复测自动对比；4）35个场景急救话术用三步法（接纳/思考/行动）结构统一；5）63本绘本书库含13本国产原创（《团圆》《荷花镇的早市》等），文化贴近性强；6）每周5分钟极简复盘模板大幅降低4-12周训练打卡门槛。scripts/leadership_assessment.py功能丰富（score/plan/compare/report/books/profile），交付水印保护原创。不足：references总量较大（9个文件），首次使用时Agent可能加载过多上下文导致响应变慢。