Claude Code Skills Collection

个人开发的 Claude Code Skills 集合，提供实用的技能工具，助力提升开发效率和内容创作。

分享一些好用的 Claude Code Skills，自用、学习两相宜，适用于 Claude Code v2.0 及以上版本。

项目介绍

本项目是个人开发的 Claude Code Skills 集合，提供实用的技能工具，助力提升开发效率和内容创作。分享一些好用的 Claude Code Skills，自用、学习两相宜，适用于 Claude Code v2.0 及以上版本。

Claude Skills 是 Claude Code 的扩展能力，通过编写技能文档（Skill.md），可以让 Claude 在特定场景下自动激活相应的专业知识和能力。

核心功能

• 自动化工具: Excel 报表生成、PPT 生成、GitHub Trending 追踪
• 内容生成: 技术文章、公众号封面、README 文档生成
• AI 多模态: 即梦 AI 图像和视频生成、Seedance 2.0 分镜视频创作、AI 教学媒体一体化（插图/信息图/教学视频/封面/解说视频）、Grok Imagine 文生图
• 视频剪辑: 自动化视频剪辑与解说（video-agent-kit）——通用剪辑、电影解说、足球/篮球/电竞集锦、口播配音成片（Edge TTS 免费配音）
• 数据采集: 微信公众号文章获取（单篇/批量下载、元数据提取、图片下载、Markdown转换）、公众号文章聚合（按公众号名称批量采集最新文章）
• 工作流工具: Dify DSL/YML 文件生成器
• API 文档: 硅基流动云服务平台完整文档
• 合规审查: 微信公众号文章合规审查（违规风险识别、修改建议）

适用场景

• Claude Code 用户扩展能力
• 自动化办公和内容创作
• 开源项目文档规范化
• 技术学习和实践

Skills 清单

Skill 名称	功能说明	技术栈	更新时间	作者	版本
video-agent-kit	自动化视频剪辑与解说视频技能包：通用剪辑、电影解说（几分钟看完）、足球/篮球集锦、LOL 电竞集锦、口播配音成片，37 个 MCP 工具（抽帧理解/时间线/渲染/QC），TTS 默认 Edge TTS 免费开箱即用	Python、MCP、ffmpeg、OpenCV、Edge TTS	2026年8月29日	wwwzhouhui	0.4.3
knowledge-absorber	深度解析链接/文档/代码，生成导师级教学笔记 + Wan 2.7 知识海报。支持 PDF/Word/Markdown/代码/图片，自动真理锚定验证，国学内容自动水墨风格，11 种海报风格可选	Python、DashScope API、Wan 2.7、真理锚定验证、信息图设计	2026年4月11日	zlu	0.0.1
ai-teaching-media	AI 教学媒体一体化技能包：一个目录串联 6 个子能力（生图执行层、技术长文插图、学科信息图、教学动图/视频、短视频封面、文章解说视频），支持知识点/长文全套教学生产链路	Python、HyperFrames、Minimax TTS、Nano Banana 2 / GPT Image 2 / Agnes Image 2.1 Flash	2026年7月19日	wwwzhouhui	1.0.0
grok-imagine-image	使用 grok-imagine-image 模型，通过兼容 Grok2API / OpenAI 风格接口（/v1/images/generations）文生图；自带本地脚本，支持环境变量/参数覆盖、URL 改写下载、JSON 输出	Python、Grok2API、OpenAI Images API	2026年7月26日	hailaobao2026	1.0.0
github-trending-wan	GitHub Trending Top 5 中文信息图海报生成器，抓取热门项目→翻译中文摘要→生成 Wan 2.7 海报 Prompt→可视化海报，支持 10 种视觉风格，3 步引导式工作流	Python、DashScope API、Wan 2.7、信息图设计	2026年4月8日	tdt	1.0.0
wan-cover-plus	使用 Wan2.7-image 生成公众号封面图、小红书封面图、种草图和海报改版视觉稿，并支持文生视频、静态图转丝滑动态视频、参考图/参考视频转视频，以及为视频自动补 Edge TTS 配音与字幕烧录	Bash、Python、Wan API、Edge TTS	2026年4月5日	tdt	1.0.0
wechat-compliance-reviewer	微信公众号文章合规审查专家，根据微信公众平台运营规范审查文章内容，识别违规风险点并给出修改建议，支持诱导分享/欺诈信息/营销推广/版权侵权等 9 大类违规检测	Markdown、模板系统、合规审查	2026年3月29日	tdt	1.0.0
obsidian-search	Obsidian CLI 查询助手，根据自然语言检索需求生成合适的 Obsidian CLI 查询命令，支持搜索笔记、查找上下文、筛选任务、标签、属性、反链、文件列表等	Bash、Obsidian CLI	2026年3月13日	guanyugang	1.0.0
xiaohuihui-tech-article	专为技术实战教程设计的公众号文章生成器，遵循小灰灰公众号写作规范，集成Gemini-3-Pro-Image-Preview双通道(自建API+Gemai公益站)自动配图与腾讯云COS上传功能，自动生成包含公众号卡片、前言、项目介绍、部署实战、总结、往期推荐的完整技术文章	Markdown、模板生成、Gemini API、Gemai API、腾讯云COS	2026年2月23日	zlu	2.4.0
wechat-article-aggregator	微信公众号文章聚合器，通过 mptext.top API 批量获取指定公众号博主的最新文章，支持按名称或 fakeid 获取，预置 8 个热门 AI 技术公众号，输出 Markdown/HTML/Text/JSON 格式	Python、requests、BeautifulSoup、html2text、mptext API	2026年2月23日	zlu	1.0.0
seedance-video-creator	Seedance 2.0 分镜视频创作工具，三阶段工作流（分镜提示词→文生图首帧→图片+提示词生成视频），默认使用 seedance-2.0-fast 模型，支持多图参考、6 套分镜模板，自动生成首帧参考图，一键生成视频并自动下载	Bash、curl、即梦 API、Seedance 2.0	2026年2月22日	zlu	1.2.0
wechat-article-fetcher	微信公众号文章获取器，支持单篇和批量下载，自动提取标题、作者、公众号名称、正文、图片等元数据，支持转换为 Markdown 格式，自动下载文章图片到本地	Python、requests、BeautifulSoup、html2text	2026年2月22日	zlu	1.0.0
github-readme-generator	专业的 GitHub 项目 README.md 生成器，自动生成符合开源社区规范的文档结构，支持 6 种项目模板（basic/full/library/webapp/cli/api），交互式生成和自动识别项目类型	Markdown、文档生成、模板系统	2026年1月23日	zlu	1.0.0
github-trending	获取 GitHub Trending 前五项目 README 与摘要，并发送企业微信消息，适用于热门项目跟踪、技术趋势简报与团队分享	Python、GitHub Trending、企业微信机器人	2026年1月22日	zlu	1.0.0
jimeng_mcp_skill	AI 图像和视频生成技能，升级至 jimeng-4.5 模型，支持 ratio/resolution 新参数系统，文生图、图像合成、文生视频、图生视频四大核心能力	MCP、Python、Docker、即梦 AI	2025年12月14日	zlu	2.0.0
xiaoppt-generator-skill	基于商务模板的专业 PPT 生成器，支持固定 25 页结构（封面→目录→4章节→结束），提供暖色调、商务简约、莫兰迪色系三种主题风格，支持 JSON 配置和代码调用	Python、python-pptx	2025年12月4日	xiaopp	1.0.0
dify-dsl-generator	专业的 Dify 工作流 DSL/YML 文件生成器，根据用户业务需求自动生成完整的 Dify 工作流配置文件，支持各种节点类型和复杂工作流逻辑	YAML、Dify DSL、工作流设计	2025年11月22日	why	1.0.0
xiaohuihui-dify-tech-article	专为 Dify 工作流案例分享设计的公众号文章生成器，遵循小灰灰公众号写作规范，自动生成包含前言、工作流制作、总结的完整 Dify 案例文章	Markdown、Dify、腾讯云 COS	2025年11月22日	why	1.0.0
siliconflow-api-skills	硅基流动（SiliconFlow）云服务平台文档技能，提供大语言模型 API 调用、图片生成、向量模型、Chat Completions API、Stream 模式等完整文档和最佳实践	API、Python、REST、LLM	2025年11月19日	why	1.0.0
mp-cover-generator	公众号封面生成器，根据主题和标题生成现代风格的公众号封面图，支持描边卡通字体、垂直居中布局，可输出 HTML 和高清图片（PNG/JPG），使用 Playwright 实现完整页面截图	MCP、HTML/CSS、Node.js、Playwright、即梦 AI	2025年11月15日	why	3.1.1
excel-report-generator	自动化 Excel 报表生成器，支持从 CSV、DataFrame、数据库生成专业 Excel 报表，包含图表、样式、模板填充等高级功能	Python、pandas、openpyxl、xlsxwriter	2025年11月12日	why	1.0.0

Skill 功能详解

🎬 自动化视频剪辑与解说（video-agent-kit）

核心功能：

• ✅ 通用视频剪辑：素材发现 → 抽帧理解 → 时间线编辑 → 预览渲染 → QC 质检
• ✅ 电影解说：全片抽帧 + 对白转写 → 解说词编排 → 字幕烧录 → 配音成片
• ✅ 体育/电竞集锦：足球、篮球、LOL 比赛自动高光编排 + 中文解说配音
• ✅ 口播配音成片：脚本/文档 → Edge TTS 逐段配音 → 图文画面 → ffmpeg 合成
• ✅ TTS 免费开箱即用：默认 Edge TTS（晓晓/云希/云健等中文音色），无需 API Key
• ✅ 37 个 MCP 工具：inspect_media、video_ingest、video_watch_segment、subtitle_build/render、validate_timeline、render_preview、qc_preview、synthesize_narration、bind_narration、render_narrated、soccer_*、lol_* 等

5 个子技能：

子 skill	作用	典型输入	输出
video-edit-agent	总控制器：任务分类与路由	任意剪辑需求	任务方案与执行路由
video-edit-assembly	多素材组装/混剪/去重/蒙太奇	素材文件夹	组装后的时间线/成片
video-recap-workflows	电影解说 + 足球/篮球/电竞集锦	电影/比赛视频	中文解说成片 final.mp4
video-speech-workflows	口播浓缩/字幕修复/视频流水线	口播视频	精剪/字幕/流水线方案
env-setup	环境体检与依赖安装	新机器	依赖报告/自动修复

快速使用：

# 文档/文章 → 中文解说视频
请把这篇文档转成一段 2 分钟的中文解说视频：<贴入内容>

# 本地视频混剪
把 footage/ 目录下的素材剪成一条 30 秒的混剪，突出动作镜头，配上字幕

# 电影解说
几分钟看完《<电影名>》：<电影文件路径>

# 足球集锦
把这场球赛剪成 3 分钟集锦，带中文解说：<比赛文件路径>

详细安装与配置（MCP 注册、Python 依赖、TTS 音色）见 video-agent-kit/README.md。

🎨 AI 教学媒体一体化（ai-teaching-media）

核心功能：

• ✅ 6 子 skill 一体化：一个目录覆盖生图执行层、技术长文插图、学科信息图、教学动图/视频、短视频封面、文章解说视频
• ✅ 意图自动路由：根据用户目标自动进入对应子 skill，并按流水线串联整套教学资产
• ✅ 知识点全套生产：信息图 → 教学动图/配音视频 → 3:4 短视频封面
• ✅ 技术长文全套生产：16:9 智能插图 → 章节解说视频 → 可选封面
• ✅ 多通道生图执行层：统一调用 MuleRun / APImart / AtlasCloud / Agnes 等供应商
• ✅ 配音与成片：支持 Minimax TTS / Edge TTS，结合 HyperFrames + ffmpeg 渲染 1080p 视频

6 个子 skill：

子 skill	作用	典型输入	输出
ai-image-generator	通用生图执行层（被其它子 skill 调用）	prompt / 参考图	PNG
tech-article-diagram	技术长文智能插图（多风格）	Markdown 长文	16:9 插图
edu-subject-infographic	学科知识点竖版信息图	知识点名称	9:16 信息图
edu-teaching-animation	教学动图 + 配音教学视频	学科概念	无声 MP4 / 配音 MP4
short-video-cover	短视频竖版封面	口播文案	3:4 封面图
article-explainer-video	长文章节解说视频	技术文章	1080p MP4

推荐串联流水线：

流水线	适用场景	路径
A 知识点全套	勾股定理、光合作用等单点知识	信息图 → 教学动图/视频 → 短视频封面
B 技术长文全套	技术教程 / Markdown 长文	文章插图 → 章节解说视频 → 可选封面
C 口播发布包	已有口播稿/脚本	3:4 封面 + 教学视频/解说视频

适用场景：

• 给技术文章自动补流程图、架构图、对比图
• 把学科知识点做成竖版信息图和教学短视频
• 为视频号/抖音/小红书生成 3:4 封面
• 把长文拆成章节解说视频一站式产出

使用示例：

请使用 ai-teaching-media，围绕「勾股定理」生成全套教学资产：
信息图 + 教学动图/配音视频 + 短视频封面

请用 ai-teaching-media 给这篇技术长文生成插图，并做成章节解说视频

效果图：

https://cdn.jsdelivr.net/gh/hailaobao2026/ai-teaching-video-platform@main/docs/videos/math-pythagorean-theorem.mp4

环境要求：

变量 / 依赖	必需	说明
MULERUN_API_KEY / APIMART_API_KEY / ATLASCLOUD_API_KEY / AGNES_API_KEY	是（任选其一）	生图供应商密钥
MINIMAX_API_KEY	否	配音；也可用免费 edge-tts
Node.js ≥ 22 + ffmpeg	是（视频链路）	渲染教学视频/解说视频

技术特点：

• 总入口 SKILL.md 负责路由，子 skill 独立约束与实现
• 同主题内容可复用色系与术语，保证信息图/动图/视频风格一致
• 生图统一走 ai-image-generator，避免多处重复对接供应商
• 支持从单点知识点到整篇文章的完整教学生产链路

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🖼️ Grok Imagine Image (grok-imagine-image)

核心功能：

• ✅ Grok Imagine 文生图：调用 grok-imagine-image 模型生成图片
• ✅ OpenAI 风格接口：仅使用 POST /v1/images/generations，兼容 Grok2API
• ✅ 本地脚本开箱即用：scripts/generate.py 支持 prompt 文件、批量数量、尺寸、超时
• ✅ 媒体 URL 自动改写：接口返回 127.0.0.1 时自动替换为配置的公网主机并下载
• ✅ Agent 友好输出：支持 --json 机器可读结果，便于后续工作流解析
• ✅ 配置可覆盖：支持环境变量与命令行参数覆盖 API Base / API Key / Model

默认配置：

项目	默认值
API 地址	http://43.163.230.83:8000/v1
模型	grok-imagine-image
尺寸	1024x1024
超时	180 秒
API Key	scripts/generate.py 中的 DEFAULT_API_KEY（可替换/环境变量覆盖）

适用场景：

• 明确要求使用 Grok Imagine / grok-imagine-image 生图
• 其他 Skill 或本地工作流需要调用该模型
• 需要把生成结果下载到工作区 outputs/ 再继续处理

使用示例：

请使用 grok-imagine-image 生成一张图片：
a cozy reading nook with soft daylight
保存到 ./outputs

命令行使用：

python scripts/generate.py   --prompt "a cozy reading nook with soft daylight"   --output-dir ./outputs   --name-tag reading-nook   --json

python scripts/generate.py   --prompt-file ./prompt.txt   --output-dir ./outputs   --size 1024x1024   --n 1   --timeout 180

效果图：

环境要求：

变量	必需	说明
GROK_IMAGINE_API_KEY	建议	API 密钥；也可通过 --api-key 或脚本默认值配置
GROK_IMAGINE_API_BASE	否	API 地址，默认见上表
GROK_IMAGINE_MODEL	否	模型名，默认 grok-imagine-image

技术特点：

• 严格走 Images API，不误用 Chat Completions
• 生图成功后优先回报本地路径与可访问公网 URL
• 支持 --no-download 仅返回 URL，适合调试网关
• 适合作为独立生图技能，或被其他内容生产链路复用

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📚 Knowledge Absorber (知识吸收器)

核心功能：

• ✅ 深度解析链接/文档/代码：支持 URL 链接、本地文件（PDF/Word/Markdown/代码/图片）
• ✅ 导师级教学笔记：生成结构化知识卡片，包含核心概念、FAQ、认知地图（Mermaid）
• ✅ 真理锚定验证：自动联网验证事实性内容（数据、API 签名、版本号、历史事件），标注不确定内容
• ✅ Wan 2.7 知识海报：可选生成信息图海报，11 种视觉风格自动判断
• ✅ 国学风格自动触发：检测国学关键词自动使用水墨风格（风格 11）
• ✅ 交互式 HTML 输出：生成可交互的知识卡片 HTML，支持折叠/展开、搜索、导航

11 种海报风格：

#	风格	核心特征	适用场景
1	🧪 坐标蓝图	坐标系统 + 技术网格	技术参数、专业评测
2	📐 复古波普	瑞士网格 + 粗黑线	干货清单、对比表格
3	📁 文件夹	3D 文具 + 剪贴板	系统指南、分类清单
4	🧾 热敏纸	票据穿孔 + 3D 图标	步骤清单、时间线
5	📓 复古手帐	拼贴证据板 + 图钉	案例研究、调查分析
6	✏️ 陶土手绘	涂鸦粗轮廓 + 几何形	轻松干货、亲和科普
7	💾 酸性复古	Y2K 像素 + 镭射渐变	数码评测、极客内容
8	🎫 剧场票据	票根胶片 + 五幕剧	故事演进、系列指南
9	🖼️ 矢量插图	黑轮廓线稿 + 几何简化	PPT 封面、场景插画
10	🎨 孟菲斯网格	可见网格 + 模块色块	高密度信息、艺术指南
11	☯️ 水墨国学	水墨背景 + 传统字体	国学经典、人文哲学

适用场景：

• 学习新技术/框架，生成可搜索的知识卡片
• 分析开源项目代码，提取核心架构和设计模式
• 整理文档/教程，形成结构化学习笔记
• 国学经典解读，自动生成水墨风格海报
• 技术趋势分析，生成信息图海报分享

工作流程（3 步引导法）：

步骤 1: 启动询问 → 收集用户偏好（目标读者、海报需求、分辨率）
步骤 2: 知识摄取与验证 → 摄取内容 → 真理锚定 → 生成知识卡片 → (可选)海报 Prompt
步骤 3: 确认后生图 → 用户确认后调用 Wan 2.7 → 返回图片 URL

真理锚定验证规则：

必须验证	不需要验证
具体数据（如 "Python 3.12 于 2023 年发布"）	观点、建议、方法论
API 签名（如 fetch(url, options)）	个人经验、主观判断
版本号（如 "React 19 支持新特性"）	设计模式、最佳实践
历史事件（如 "1991 年 Linux 发布"）	推理过程、逻辑分析

标注规范：

类型	标注	示例
过时信息	[已过时]	"Python 2 是主流 [已过时]"
有争议	[存在争议]	"最佳框架是 X [存在争议]"
无法确认	[待确认]	"该 API 返回 Promise [待确认]"

国学触发关键词：

类别	关键词示例
经典文献	论语、庄子、道德经、史记、诗经、易经、孟子、荀子、春秋、左传
学派思想	国学、古文、儒、道、佛、哲学、人文、儒家、道家、禅宗
历史人物	孔子、老子、孟子、庄子、荀子、墨子、韩非子、朱熹、王阳明
文学体裁	古诗、词、赋、骈文、散文、文言文
其他	经史子集、四书五经、诸子百家、传统文化

效果图：

输出目录结构：

outputs/knowledge_YYYYMMDD_HHMMSS/
├── knowledge_card.md           # 知识卡片 Markdown
├── knowledge_card.interactive.html  # 交互式 HTML
├── wan_prompt.txt              # 海报 Prompt（可选）
└── wan_result.json             # 生图结果（可选）

环境要求：

变量	必需	说明
DASHSCOPE_API_KEY	是	DashScope API 密钥，用于翻译和 Wan 2.7 生图

技术特点：

• 智能内容摄取：支持动态页面渲染（DrissionPage）、静态页面解析
• 真理锚定协议：联网验证事实性内容，标注不确定信息
• 3 步引导式工作流：用户确认后再执行生图，避免资源浪费
• 海报风格智能判断：根据内容类型自动选择最合适的视觉风格
• 国学内容自动触发水墨风格：检测关键词自动切换风格 11

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🎬 Seedance Video Creator (Seedance 2.0 分镜视频创作)

核心功能：

• ✅ 三阶段工作流：分镜提示词 → 文生图首帧 → 图片+提示词生成视频
• ✅ 自动首帧生成：无用户图片时自动调用文生图 API（jimeng-4.5）生成首帧参考图
• ✅ 分镜引导流程（理解想法→挖掘细节→构建分镜→生成双提示词→优化确认）
• ✅ 6 套分镜模板（叙事/产品/角色/风景/延长/编辑）
• ✅ 多模态支持：多图参考（最多9张）、角色一致性、运镜复刻
• ✅ 一键调用即梦 Seedance 2.0 API 生成视频
• ✅ 自动下载生成的视频到本地
• ✅ 镜头语言/氛围关键词速查表

重要约束：Seedance 2.0 必须至少提供一张参考图片，不支持纯文本生成视频。当用户没有提供图片时，工具会自动通过文生图 API 生成首帧参考图。

适用场景：

• 短视频创作（抖音/快手/视频号）
• 产品宣传视频制作
• 创意分镜脚本编写
• AI 视频生成效果探索

前置条件：

1. jimeng-free-api-all Docker 容器运行（端口 8000）— 必须是 jimeng-free-api-all 镜像，旧版 jimeng-free-api 不支持 Seedance
2. 即梦平台 SessionID（从网站 Cookies 获取）

使用示例：

帮我生成一个女孩在海边跳舞的视频
→ 生成首帧图片提示词 + 视频分镜提示词
→ 文生图生成首帧参考图
→ 首帧图片 + 提示词 → Seedance 2.0 生成视频
→ 下载视频

# 独立脚本使用（无图片 → 三阶段工作流）
./scripts/generate_video.sh \
  --session-id "your_sessionid" \
  --image-prompt "海边沙滩，女孩穿白裙站在海边，夕阳逆光" \
  --prompt "@1 作为首帧参考，女孩开始旋转起舞..." \
  --ratio 9:16 --duration 4

# 有图片 → 直接生成视频
./scripts/generate_video.sh \
  --session-id "your_sessionid" \
  --prompt "@1 和 @2 两人跳舞" \
  --files dancer1.jpg dancer2.jpg \
  --ratio 4:3 --duration 10

视频参数：

参数	可选值	默认值
model	seedance-2.0-fast, jimeng-video-seedance-2.0-fast, jimeng-video-seedance-2.0(Pro)	seedance-2.0-fast
ratio	1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16	9:16
resolution	480p, 720p, 1080p	720p
duration	4 - 15 秒（连续范围）	4

技术特点：

• 融合 elementsix-skills 分镜引导 + jimeng-free-api-all 视频生成
• 三阶段工作流：文生图（/v1/images/generations）→ 下载首帧 → Seedance 视频生成（/v1/videos/generations）
• Authorization 头需要 Bearer 前缀，格式为 Bearer your_sessionid
• API 同步阻塞调用，自动轮询等待生成完成
• 必须使用 jimeng-free-api-all 镜像（旧版 jimeng-free-api 不含 Seedance 路由，会静默回退到 jimeng-video-3.0）
• 提供独立 Bash 脚本，支持 CI/CD 集成

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📰 WeChat Article Fetcher (微信公众号文章获取器)

核心功能：

• ✅ 获取微信公众号文章完整内容
• ✅ 支持单篇和批量下载（空格或逗号分隔多个链接）
• ✅ 自动提取元数据（标题、作者、公众号名称、发布时间、摘要、封面图）
• ✅ 自动下载文章内所有图片到本地
• ✅ HTML 转 Markdown 格式
• ✅ 生成格式化的独立 HTML 文件
• ✅ 导出文章元数据 JSON
• ✅ 支持短链接和长链接两种格式
• ✅ 批量下载间隔控制，避免触发反爬

适用场景：

• 公众号文章离线保存和归档
• 文章内容素材提取
• 批量采集公众号文章
• 文章格式转换（HTML → Markdown）

使用方式：

# 单篇下载
python scripts/fetch_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

# 批量下载（空格分隔）
python scripts/fetch_wechat_article.py "url1" "url2" "url3" --output-dir ./output

# 批量下载（逗号分隔）
python scripts/fetch_wechat_article.py "url1,url2,url3" --output-dir ./output

# 仅输出元数据 JSON
python scripts/fetch_wechat_article.py "url" --json

# 自定义下载间隔（默认3秒）
python scripts/fetch_wechat_article.py "url1" "url2" --interval 5

输出结构：

output/<公众号名称>/<日期>_<标题>/
├── index.html    # 格式化的独立HTML文件
├── article.md    # Markdown版本
├── meta.json     # 文章元数据
└── images/       # 下载的图片

Python 库调用：

from scripts.fetch_wechat_article import fetch_article, batch_fetch

# 单篇获取
result = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", output_dir="./output")

# 批量获取
urls = ["url1", "url2", "url3"]
stats = batch_fetch(urls, output_dir="./output", interval=3.0)
print(f"成功{stats['success']}篇, 失败{stats['fail']}篇")

技术要求：

• Python 3.7+
• 依赖库：pip install beautifulsoup4 html2text requests

注意事项：

• 优先使用短链接（/s/xxxxx），长链接可能触发验证码
• 批量下载时默认间隔3秒，可通过 --interval 调整
• 自动使用微信移动端 User-Agent 绕过访问限制

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📰 WeChat Article Aggregator (微信公众号文章聚合器)

核心功能：

• ✅ 通过 mptext.top API 批量获取指定公众号博主的最新文章列表
• ✅ 自动下载文章内容并解析为 Markdown/HTML/纯文本/JSON 格式
• ✅ 支持按公众号名称或 fakeid 获取，预置 8 个热门 AI 技术公众号
• ✅ 智能 HTML 正文解析，提取 #js_content 区块内容
• ✅ 生成结构化的 summary.json 元数据汇总文件
• ✅ 可选依赖，自动降级：无 beautifulsoup4 时使用内置解析器

预置公众号：

公众号	分类	fakeid
饼干哥哥AGI	AI编程	MjM5NDI4MTY3NA==
赛博禅心	AI前沿	MzkzNDQxOTU2MQ==
可怜的小互	AI技术	MzkzMTcyMTgxNg==
宝玉的工程技术分享	技术翻译	Mzk1NzgxMjQ0OA==
苍何	AI实战	Mzg3MTk3NzYzNw==
老金开源	Claude Code	MzI0NzU2MDgyNA==
玩转AI工具	AI工具	MzU4NTE1Mjg4MA==
袋鼠帝AI客栈	AI实战	MzkwMzE4NjU5NA==

使用方式：

# 命令行方式：按 fakeid 获取
python3 scripts/fetch_articles.py --api-key YOUR_KEY --fakeids "MzkzNDQxOTU2MQ==" --limit 2

# 按公众号名称获取
python3 scripts/fetch_articles.py --api-key YOUR_KEY --fakeids "赛博禅心,老金开源" --limit 3

# 获取所有预置公众号的最新文章
python3 scripts/fetch_articles.py --api-key YOUR_KEY --fakeids all --limit 1

# 查看预置公众号列表
python3 scripts/fetch_articles.py --list-accounts

Claude Code 中使用：

"请使用 wechat-article-aggregator 获取赛博禅心最新2篇公众号文章"
"请帮我获取所有预置公众号的最新文章"

技术要求：

• Python 3.7+
• 必需依赖：pip install requests
• 可选依赖：pip install beautifulsoup4 html2text（增强 HTML 解析效果）
• mptext.top API Key

注意事项：

• API Key 通过 --api-key 参数或 MPTEXT_API_KEY 环境变量配置
• 默认每次请求间隔 2 秒，可通过 --interval 调整
• 部分图片密集型或付费文章可能无法提取文本内容

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📊 PPT Generator (PPT 生成器)

核心功能：

• ✅ 固定 25 页专业商务 PPT 结构（封面→目录→4章节→结束→字体说明→版权）
• ✅ 三种主题风格：暖色调、商务简约（默认）、莫兰迪色系
• ✅ 每章节 5 页（1 个过渡页 + 4 个内容页）
• ✅ 支持 JSON 配置文件和代码调用两种方式
• ✅ 专业设计风格：商务简约、暖色调装饰、莫兰迪色系
• ✅ 规范化布局：统一页面布局和文本规范

PPT 结构（25 页）：

1. 第1页：封面 - 主标题、副标题、年份
2. 第2页：目录 - 4 个章节列表
3. 第3-7页：第一章节（1 个过渡页 + 4 个内容页）
4. 第8-12页：第二章节（1 个过渡页 + 4 个内容页）
5. 第13-17页：第三章节（1 个过渡页 + 4 个内容页）
6. 第18-22页：第四章节（1 个过渡页 + 4 个内容页）
7. 第23页：结束页 - "谢谢观看"
8. 第24页：字体说明
9. 第25页：版权声明

适用场景：

• 年度工作总结
• 项目汇报
• 工作述职
• 产品发布
• 季度/月度报告

使用方式：

# 方法1：直接运行生成示例 PPT
python3 ppt_generator.py

# 方法2：使用 JSON 配置文件
python3 ppt_generator.py my_ppt_config.json

JSON 配置示例：

{
  "title": "2025年度工作总结",
  "subtitle": "工作总结 / 汇报",
  "year": "2025",
  "theme": "商务简约",
  "filename": "2025年度工作总结.pptx",
  "chapters": [
    {
      "title": "年度工作概况",
      "description": "介绍全年工作整体情况",
      "pages": [
        {
          "title": "工作概述",
          "content": [
            {"title": "项目数量", "description": "完成 15 个重点项目"},
            {"title": "团队规模", "description": "团队扩展至 20 人"}
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

代码调用示例：

from ppt_generator import PPTGenerator

# 创建生成器实例
generator = PPTGenerator(theme="商务简约")

# 配置 PPT 内容
config = {
    "title": "2025年度总结",
    "subtitle": "工作总结 / 汇报",
    "year": "2025",
    "chapters": [...]  # 章节配置
}

# 生成并保存 PPT
generator.generate_full_ppt(config)
generator.save("output.pptx")

主题风格：

主题	特点	适用场景
暖色调	活泼热情	创意类汇报
商务简约	专业稳重（默认）	工作总结
莫兰迪色系	优雅柔和	品牌展示

技术要求：

• Python 3.7+
• 依赖库：python-pptx (pip install python-pptx)
• 推荐字体：阿里巴巴普惠体 2.0、HarmonyOS Sans SC、MiSans Heavy、思源宋体 CN

配置要点：

• 4 个章节必填：每个 PPT 必须有 4 个主要章节
• 每章节 4 页内容：不足自动补充占位页
• 每页最多 4 个要点：采用 2x2 布局
• 文本简洁：描述控制在 50-100 字

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📊 Excel Report Generator

核心功能：

• ✅ 从多种数据源生成 Excel（CSV、DataFrame、数据库）
• ✅ 创建专业图表（柱状图、折线图、饼图等）
• ✅ 应用样式和格式化
• ✅ 模板填充和批量生成
• ✅ 条件格式和数据验证
• ✅ 公式和自动计算

适用场景：

• 数据分析报表
• 业务报告自动化
• 系统数据导出
• 模板批量处理

示例用法：

请基于上面的数据帮我生成图表统计，比如饼状图、柱状图、条形图等

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🎬 WanCover+ (Wan2.7 封面图和视频生成)

核心功能：

• ✅ 图片生成：公众号封面图、小红书封面图、种草图、海报重排版
• ✅ 视频生成：文生视频、静态图转丝滑动态视频、参考图/参考视频转视频
• ✅ 视频后处理：自动 Edge TTS 配音、SRT 字幕生成、字幕烧录
• ✅ 智能场景识别：自动判断任务类型（从零出图 vs 改版重排）
• ✅ 多平台适配：支持微信横版封面、小红书竖版封面等多种规格
• ✅ Wan 2.6 / 2.7 兼容：视频任务兼容两代模型协议

图片任务场景：

场景	scene	适用场景
公众号封面图	wechat_cover	横版文章头图、技术媒体头图
小红书封面	xiaohongshu_cover	竖版信息流封面、种草图
海报改版	relayout_poster	保留原主体/信息层级的改版设计

视频任务类型：

类型	task_type	默认模型	适用场景
文生视频	text_to_video	wan2.7-t2v	纯文字描述生成视频
图转视频	image_to_video	wan2.7-i2v	静态图转动态视频
参考转视频	reference_to_video	wan2.7-r2v	参考图/参考视频转视频

适用场景：

• 公众号文章封面图制作
• 小红书笔记封面图生成
• 产品种草图快速出图
• 海报横版改竖版重排版
• 产品演示短视频生成
• 静态图片转动态视频
• 视频自动配音和字幕

使用示例：

请使用 wan-cover-plus 生成一个技术文章公众号封面图
标题：Claude Code Skills 集合
副标题：15+ 实用技能工具
风格：tech_media

命令行使用：

# 图片任务
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_wechat_cover.json
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_xiaohongshu_cover.json
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_relayout_poster.json

# 视频任务
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_text_to_video.json
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_image_to_video.json
python3 scripts/generate.py --input examples/demo_reference_to_video.json

输入格式示例：

// 图片任务最小输入
{
  "title": "string",
  "scene": "wechat_cover | xiaohongshu_cover | relayout_poster",
  "style": "tech_media | warm_lifestyle | premium_brand | cute_note"
}

// 文生视频最小输入
{
  "task_type": "text_to_video",
  "title": "string"
}

// 图转视频最小输入
{
  "task_type": "image_to_video",
  "title": "string",
  "reference_images": ["/absolute/path/or/url"]
}

配置说明：

wan:
  api_key: "your_wan_api_key"
  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
  image_model: "wan2.7-image"
  text_to_video_model: "wan2.7-t2v"
  image_to_video_model: "wan2.7-i2v"
  reference_to_video_model: "wan2.7-r2v"

defaults:
  task_type: "image"
  scene: "wechat_cover"
  style: "tech_media"
  variants: 1
  output_dir: "output"
  video_duration_seconds: 5
  video_resolution: "720P"
  video_aspect_ratio: "16:9"

postprocess:
  ffmpeg_bin: "ffmpeg"
  ffprobe_bin: "ffprobe"
  tts_voice: "zh-CN-XiaoxiaoNeural"
  tts_rate: "+0%"
  tts_volume: "+0%"
  subtitle_mode: "burned"

技术特点：

• 基于 Wan 2.7 系列模型的强大生成能力
• 视频任务兼容 Wan 2.6 / 2.7 两代协议
• 智能场景判断和任务路由
• 支持本地路径和 URL 两种参考源
• 自动生成 prompt sidecar 文件
• Edge TTS 配音和多语言字幕支持
• 字幕烧录到视频的完整后处理流程

前置条件：

1. 配置 config.yaml 文件（复制 config.example.yaml）
2. 填写 wan.api_key 和 wan.base_url
3. 视频配音和字幕功能需要安装 ffmpeg 和 ffprobe

输出结果：

• 图片任务：PNG 图片 + .prompt.txt sidecar
• 视频任务：MP4 视频 + .prompt.txt sidecar
• 启用后处理：额外生成 .narration.mp3、.srt、.narrated.mp4、.final.mp4

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🔥 GitHub Trending

核心功能：

• ✅ 抓取 GitHub Trending 今日前 5 热门项目
• ✅ 获取 README 并生成中文摘要（项目是什么、解决问题、技术栈、Star 数量）
• ✅ 企业微信机器人推送摘要
• ✅ 支持 GITHUB_TOKEN 提升 API 额度

适用场景：

• 技术趋势日报/周报
• 团队技术分享与学习
• 新项目调研与选型

使用方式：

请帮我使用github-trending-skill 这个skill获取今天最热门的github开源项目内容，并使用ui-ux-pro-max-skill
这个skill生成科技风格的日报信息，并输出html当前文件夹下

企业微信收到的消息

使用ui-ux-pro-max-skill 生成的html效果

配置说明：

• GITHUB_TOKEN：可选，用于提高 GitHub API 额度
• WEIXIN_WEBHOOK：可选，覆盖默认企业微信机器人地址

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🎨 GitHub Trending Wan (GitHub 热门开源信息图海报)

核心功能：

• ✅ 抓取 GitHub Trending Top 5 项目，获取 Star、语言、技术栈、README 摘要等元数据
• ✅ 调用 DashScope 兼容 API，将英文摘要字段翻译为简体中文
• ✅ 生成低信息密度的中文简报（Markdown）和 Wan 2.7 海报 Prompt
• ✅ 支持 10 种视觉风格（坐标蓝图 / 复古波普 / 文件夹 / 热敏纸 / 复古手帐 / 陶土手绘 / 酸性复古 / 剧场票据 / 矢量插图 / 孟菲斯网格）
• ✅ 采用 3 步引导式工作流：启动询问 → 信息提取 → 确认生图

10 种视觉风格：

#	风格	核心特征	适用场景
1	🧪 坐标蓝图	坐标系统 + 技术网格	技术参数、专业评测
2	📐 复古波普	瑞士网格 + 粗黑线	干货清单、对比表格
3	📁 文件夹	3D 文具 + 剪贴板	系统指南、分类清单
4	🧾 热敏纸	票据穿孔 + 3D 图标	步骤清单、时间线
5	📓 复古手帐	拼贴证据板 + 图钉	案例研究、调查分析
6	✏️ 陶土手绘	涂鸦粗轮廓 + 几何形	轻松干货、亲和科普
7	💾 酸性复古	Y2K 像素 + 镭射渐变	数码评测、极客内容
8	🎫 剧场票据	票根胶片 + 五幕剧	故事演进、系列指南
9	🖼️ 矢量插图	黑轮廓线稿 + 几何简化	PPT 封面、场景插画
10	🎨 孟菲斯网格	可见网格 + 模块色块	高密度信息、艺术指南

适用场景：

• 开源日报/周报可视化
• 技术趋势信息图海报
• GitHub Trending 中文解读分享
• 小红书/公众号技术内容配图

工作流程：

步骤 1: 启动询问 → 收集日期、受众、风格偏好
步骤 2: 信息提取 → 抓取、翻译、生成简报
步骤 3: 确认生图 → 用户确认后调用 Wan 2.7

使用示例：

# 步骤 1：抓取 Trending Top 5
python3 scripts/fetch_daily_top10.py --top 5 --date-label "2026-04-08"

# 步骤 2：翻译为中文
python3 scripts/translate_daily_top.py --input output/daily_top10.json

# 步骤 3：生成简报和 Wan Prompt（孟菲斯网格风格）
python3 scripts/build_daily_poster_assets.py --style 10 --size 2K --ratio 3:4

# 步骤 4：调用 Wan 2.7 生图
python3 scripts/run_wan_generation.py --prompt output/wan_prompt.txt

输出示例：

生成海报效果：

环境要求：

变量	必需	说明
DASHSCOPE_API_KEY	是	DashScope API 密钥，用于翻译和 Wan 2.7 生图
GITHUB_TOKEN	否	GitHub Personal Access Token，减少 API 限流
WAN_SKILL_DIR	否	Wan 2.7 脚本目录

外部依赖：

本 Skill 依赖 Wan-skills-main 提供的 Wan 2.7 生图脚本。

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📝 XiaoHuiHui Tech Article

核心功能：

• ✅ 公众号卡片：文章前言上方自动插入作者公众号名片卡片
• ✅ 标准四段式结构（公众号卡片→前言→项目介绍→部署实战→总结→往期推荐）
• ✅ 三段式开头（问题引入+解决方案+实战预告）
• ✅ 详细部署步骤（环境→安装→配置→实现→测试）
• ✅ 单段长句总结（300-500字）
• ✅ 往期推荐：文章结尾自动附加最新5篇公众号文章链接
• ✅ 口语化技术表达
• ✅ 完整资源附加（GitHub+体验地址+网盘）
• ✅ Gemini-3-Pro-Image-Preview 双通道自动配图（自建API + Gemai公益站）
• ✅ 图片占位符自动替换为真实URL
• ✅ 腾讯云COS图床自动上传

文章结构：

• 公众号卡片：HTML格式名片卡片
• 第1章：前言（三段式，约300字）
• 第2章：项目介绍（约500字）
• 第3章：部署实战（约1500-2000字）
• 第4章：总结（单段300-500字）
• 第5章：往期推荐（最新5篇文章链接）

配图系统（v2.4.0 双通道）：

• 🤖 通道一（自建API）：调用自建 Gemini API 生成技术配图
• 🌐 通道二（Gemai公益站）：调用 api.gemai.cc 生成配图（备用通道）
• ☁️ 自动上传至腾讯云COS图床
• 🔗 自动替换文章中的图片占位符
• 📸 支持多种图片类型：架构图、界面图、终端图、代码图、结果图
• 💾 内存上传，无需本地缓存文件
• 🔄 双通道自动切换：自建API优先，失败回退Gemai公益站

Gemai公益站命令行工具：

# 通过环境变量设置 API Key
export GEMAI_API_KEY="你的API密钥"
python3 gemai_image_generator.py --prompt "技术架构图,3D等距视角,蓝色科技风格"

# 或通过命令行参数传入
python3 gemai_image_generator.py --api-key "你的密钥" --prompt "描述内容" -o output.png

# 支持风格、宽高比、批量生成
python3 gemai_image_generator.py --prompt "架构图" --style realistic --aspect-ratio 16:9 --num-images 2

配置要求：

1. 配置腾讯云COS环境变量：

   • COS_SECRET_ID：腾讯云访问密钥ID
   • COS_SECRET_KEY：腾讯云访问密钥Key
   • COS_BUCKET：COS存储桶名称
   • COS_REGION：COS存储桶所在地域

2. 配置图片生成API（二选一）：

   • 自建API：配置 Gemini API 地址和 Key
   • Gemai公益站：设置 GEMAI_API_KEY 环境变量

示例用法：

请认真分析https://github.com/wwwzhouhui/in_animation开源项目，请帮我使用xiaohuihui-tech-article skill基于这个开源项目生成一个公众号文章。输出"20251101in_animation公众号文章.md"

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🎨 Jimeng MCP Skill

核心功能：

• ✅ 文本生成图像（text-to-image）
• ✅ 图像合成（image composition）
• ✅ 文本生成视频（text-to-video）
• ✅ 图像生成视频（image-to-video）
• ✅ 支持多种分辨率和宽高比
• ✅ v2.0.0 升级至 jimeng-4.5 模型
• ✅ v2.0.0 新参数系统：ratio（宽高比）+ resolution（分辨率）
• ✅ v2.0.0 替代旧参数：width/height + sample_strength

模型升级（v2.0.0）：

• 🆙 jimeng-4.0 → jimeng-4.5：更强大的生成能力
• 📐 ratio 参数：16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等
• 🎯 resolution 参数：360p、480p、720p、1080p 等
• 📝 简化参数配置，提升易用性

适用场景：

• AI 内容创作（博客配图、短视频制作）
• 产品宣传素材生成
• UI 原型快速生成
• 创意头脑风暴可视化

前置条件：

1. jimeng-free-api-all Docker 容器运行
2. 配置 JIMENG_API_KEY 环境变量
3. jimeng-mcp-server 正确安装（支持 jimeng-4.5 模型）

技术特点:

• 基于 MCP(模型上下文协议)标准
• 支持 stdio、SSE、HTTP 三种运行模式
• 完全免费(每日 66 积分)
• 响应时间:图像 10-20秒,视频 30-60秒

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🎨 MP Cover Generator (公众号封面生成器)

核心功能:

• ✅ 根据主题自动生成 3D 插画风格封面底图
• ✅ 智能叠加文字层（日期、标题、作者）
• ✅ 描边卡通字体效果（鲜艳色彩 + 多层描边）
• ✅ 垂直居中布局，视觉平衡完美
• ✅ 双格式输出：HTML + 高清图片（PNG/JPG）
• ✅ 完整页面截图（5120x2916，2x 像素密度）
• ✅ 可爱圆润的卡通 3D 风格（类似皮克斯）
• ✅ 返回 4 张不同风格供选择

适用场景:

• 公众号文章封面图制作
• 社交媒体横幅图生成
• 技术博客头图创作
• 宣传海报快速设计

前置条件:

1. jimeng-free-api-all Docker 容器运行
2. 配置 JIMENG_API_KEY 环境变量
3. jimeng-mcp-server 正确安装
4. Node.js 16+ 环境（图片输出功能）
5. Playwright 已安装（自动安装）

使用示例:

请使用 mp-cover-generator skill 生成一个 MCP案例分享 claude调用AI生图视频教程 介绍的文章的公众号封面

![image-20251115183746503](https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/image-20251115183746503.png.png

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🤖 Dify DSL Generator

核心功能：

• ✅ 自动生成完整的 Dify 工作流 DSL/YML 文件
• ✅ 支持多种节点类型（start、llm、answer、code、http-request、if-else、tool 等）
• ✅ 智能生成节点间的连接关系（edges）
• ✅ 自动配置模型参数和提示词
• ✅ 识别并配置所需的 Dify 插件依赖
• ✅ 严格遵循 Dify 0.3.0 版本的 DSL 规范
• ✅ 基于 86+ 真实工作流案例深度学习

适用场景：

• 快速构建 Dify 工作流配置文件
• 批量生成工作流模板
• 学习 Dify DSL 文件结构
• 自动化工作流开发

知识库覆盖：

• App 配置（mode、icon、描述等）
• Dependencies 依赖管理
• 各类节点详解（LLM、Code、HTTP、If-Else、Tool、Variable Aggregator、Parameter Extractor）
• Edges 连接规则
• Position 坐标布局
• 变量引用格式

示例用法：

生成一个 Dify 工作流用于图片 OCR 识别:
- 功能: 上传图片并识别文字
- 输入: 图片文件
- 处理: 使用 LLM 视觉能力进行 OCR
- 输出: 识别到的文字内容

生成的dsl导入dify 平台

技术特点：

• 完整 DSL 结构生成（app + dependencies + workflow）
• 智能节点 ID 生成（时间戳格式）
• 合理的节点布局坐标
• 支持复杂工作流逻辑（分支、循环、聚合）
• 提供常用提示词模板（Text-to-SQL、数据提取、HTML 生成）

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📝 XiaoHuiHui Dify Tech Article

核心功能：

• ✅ Dify 专属三段式结构（前言 → 工作流制作 → 总结）
• ✅ 工作流节点详细配置说明
• ✅ 插件安装和授权步骤图文教程
• ✅ MCP Server 部署集成指南
• ✅ 优先展示工作流效果
• ✅ 口语化技术表达（"话不多说"、"手把手搭建"）
• ✅ 魔搭社区免费模型推荐
• ✅ 自动生成配图并上传腾讯云 COS 图床

文章结构：

• 前言（300-400字）：技术背景 + 问题引入 + 解决方案展示
• 工作流制作（1500-2500字）：前置准备 + 节点配置 + 测试验证
• 总结（单段300-400字）：完整流程回顾 + 核心价值 + 扩展场景

配图系统：

• 工作流全局图（1张）
• 节点配置截图（6-10张）
• 插件安装截图（2-3张）
• 效果演示图（2-3张）
• 代码配置图（1-2张）
• 总计要求 >= 10 张实际截图

示例用法：

用小灰灰公众号风格写一篇 Dify 文生视频工作流的案例分享:
- 功能: 调用即梦AI实现文生视频
- 涉及插件: Agent策略插件
- 核心节点: LLM、Agent、代码执行
- 技术栈: MCP、即梦API

质量标准：

• 总字数 > 1800字（优秀 > 2500字）
• 标题格式：dify案例分享-[功能名称]
• 工作流截图 >= 10个（优秀 >= 15个）
• 节点配置说明 >= 5个
• 代码块 >= 3个
• 总结单段 300-400字，禁止分段
• 固定结束语："今天的分享就到这里结束了,我们下一篇文章见。"

技术特点：

• 遵循小灰灰公众号写作规范
• 专注 Dify 工作流案例分享
• 包含完整的插件安装教程
• 支持 MCP Server 集成说明
• 提供腾讯云 COS 图床上传脚本
• 真实图片 URL，无占位符

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🔍 Obsidian Search (Obsidian CLI 查询助手)

核心功能：

• ✅ 将自然语言检索需求转换为 Obsidian CLI 查询命令
• ✅ 支持搜索笔记、查找上下文、筛选任务、标签、属性
• ✅ 查询反向链接、文件列表、文档大纲
• ✅ 自动选择最合适的 CLI 命令模式
• ✅ 结果聚类和简洁总结

核心命令：

命令	功能说明
obsidian search	文本搜索，查找包含关键词的笔记
obsidian search:context	带上下文搜索，显示关键词出现的行
obsidian read	读取指定笔记的完整内容
obsidian files	列出指定目录下的文件
obsidian tasks	查询待办事项
obsidian tags	查看标签分布统计
obsidian backlinks	查询反向链接
obsidian links	查询出链
obsidian outline	查看笔记大纲/标题层级

适用场景：

• 快速查找知识库中的笔记
• 查看关键词出现的上下文
• 整理待办事项和任务清单
• 分析标签使用情况和知识分类
• 查看笔记之间的引用关系
• 浏览指定目录下的文档列表
• 总结特定主题在知识库中的分布

使用示例：

帮我找一下和 obsidian 相关的笔记
→ obsidian search query="obsidian" limit=5

看看哪些地方提到了 obsidian cli
→ obsidian search:context query="obsidian cli" limit=10

我的知识库里常用标签有哪些
→ obsidian tags counts format=json

谁引用了这篇笔记
→ obsidian backlinks file="Obsidian CLI 命令行接口" counts format=json

列出 work 目录下的文档
→ obsidian files folder="work"

查询策略：

• 先搜再读：先用 search 缩小范围，再用 read 读取内容
• 先列再筛：先用 files folder 枚举目录，再筛选目标文件
• 先看关系再读正文：先用 backlinks/links 查看引用关系，再深入阅读

技术要求：

• 桌面版 Obsidian 正在运行
• Obsidian CLI 已安装并配置

注意事项：

• 搜索命令默认只返回路径，不返回正文
• 要看命中内容使用 search:context
• search 的 path= 接收文件夹路径，不是文件路径
• 若结果为空，会明确说明并尝试更宽松关键词

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🛡️ Wechat Compliance Reviewer (微信公众号文章合规审查专家)

核心功能：

• ✅ 根据微信公众平台运营规范审查文章内容
• ✅ 识别 9 大类违规风险（诱导分享、欺诈信息、营销推广、版权侵权等）
• ✅ 提供详细修改建议和合规话术替代方案
• ✅ 支持快速审查清单和深度审查两种模式
• ✅ 输出结构化审查报告（风险等级 + 违规位置 + 修改建议）
• ✅ 内置违规话术对照表和合规模板

审查范围：

风险等级	违规类型	检测内容
🔴 高风险	诱导分享/关注	"白嫖"、"薅羊毛"、"速转"、"分享给朋友"等
🔴 高风险	营销推广/优惠码	优惠码、推荐链接（含 ref 参数）、购买链接
🔴 高风险	欺诈/虚假信息	"0 元"实际需绑卡、"免费"实际后续收费
🔴 高风险	版权/知识产权	未授权转载、搬运内容、盗用图片
🟡 中风险	金融/支付相关	指导绑卡、跨境支付、投资建议
🟡 中风险	技术外挂/绕过付费	破解教程、绕过订阅、API 滥用
🟡 中风险	夸大/虚假宣传	虚假参数、夸张用语、未证实数据
🟠 低风险	外部链接/导流	外部网站链接、小程序跳转
🟠 低风险	敏感话题	政治、色情、赌博、暴力

适用场景：

• 公众号文章发布前合规审查
• 识别诱导分享、欺诈信息等违规风险
• 获取合规修改建议和话术替代
• 学习微信公众平台运营规范
• 降低账号被封禁风险

使用方式：

请帮我审查这篇公众号文章，看看有没有违规风险

[粘贴文章内容]

请使用 wechat-compliance-reviewer 审查这篇文章，检查是否有诱导分享、营销推广等违规行为

审查报告示例：

## 审查结果总览

| 风险等级 | 违规项数量 | 建议 |
|---------|-----------|------|
| 高风险 | 3 项 | 必须修改 |
| 中风险 | 2 项 | 强烈建议修改 |
| 低风险 | 1 项 | 可考虑修改 |

**综合结论**：❌ 不建议按当前版本发布，存在较高封号风险

## 详细问题清单

### 问题 1：诱导分享行为
- **位置**：第 3 段
- **原文**："赶紧分享给你的朋友们，一起薅羊毛！"
- **违规原因**：违反《微信公众平台运营规范》，禁止诱导用户分享行为
- **风险等级**：⭐⭐⭐⭐⭐
- **修改建议**：直接删除该句，或改为"如果你觉得有用，欢迎分享给需要的朋友"

参考资料：

• violation-types.md - 违规类型详解（10 大类违规行为和处罚措施）
• case-studies.md - 处罚案例库（10 个真实封号案例和分析）
• compliant-templates.md - 合规话术模板（违规话术替代方案和场景模板）

技术特点：

• 基于《微信公众平台运营规范》官方条款
• 收录真实处罚案例分析
• 提供合规话术对照表
• 支持快速审查清单（8 项检查）
• 分级处理（高风险必须修改，低风险酌情处理）
• 考虑文章整体意图和上下文

处罚措施参考：

违规类型	首次处罚	多次处罚	严重处罚
诱导分享	删除文章	限制功能 7-30 天	永久封号
营销推广	删除文章	限制流量	封禁广告功能
欺诈信息	删除文章	封号	移交司法
版权侵权	删除文章	赔偿	账号降权

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🌐 SiliconFlow API Skills

核心功能：

• ✅ 大语言模型 API 调用指南
• ✅ Chat Completions API 完整文档
• ✅ Stream 流式输出模式支持
• ✅ 图片生成 API 使用说明
• ✅ 向量模型/Embedding API 文档
• ✅ 模型列表和参数配置
• ✅ 最佳实践和代码示例

适用场景：

• 在 Claude Code 中调用硅基流动 API
• 开发基于 SiliconFlow 的 AI 应用
• 学习大语言模型 API 调用方式
• 调试和优化 API 调用代码
• 了解 SiliconFlow 平台功能特性

参考文档：

• api_reference.md - API 参考文档
• deployment.md - 部署文档
• faqs.md - 常见问题
• features.md - 功能特性
• models.md - 模型列表
• userguide.md - 用户指南
• use_cases.md - 使用案例

示例用法：

请帮我使用siliconflow-api-skills 这个skill技能包生成调用硅基流动的API 实现文本生成的模型接口，使用python 代码实现，
使用deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp 模型

技术特点：

• 基于官方文档自动生成
• 包含完整的代码示例
• 支持多种编程语言
• 涵盖从入门到高级的所有内容

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📖 GitHub README Generator

核心功能：

• ✅ 自动生成标准的 GitHub README.md 文档
• ✅ 支持 6 种项目模板（basic/full/library/webapp/cli/api）
• ✅ 交互式生成和基于现有项目自动生成
• ✅ 自动识别项目类型和技术栈
• ✅ 生成 Badge 和 Star History
• ✅ 包含作者联系和打赏信息
• ✅ 生成常见问题 FAQ
• ✅ 支持中英文双语

适用场景：

• 新项目快速创建 README
• 现有项目文档规范化
• 开源项目文档优化
• 学习标准文档结构

使用示例：

请使用 full 模板为我的 Vue 项目生成 README

项目信息：
- 名称：vue-admin
- 简介：一个现代化的 Vue 后台管理系统
- 技术栈：Vue 3, Vite, Element Plus, Pinia
- 功能：权限管理、动态路由、图表统计

可用模板：

模板	说明	适用场景
basic	基础模板	所有项目
full	完整模板（包含所有章节）	中大型项目
minimal	极简模板	小型工具
library	库/SDK 专用模板	npm 包、Go 库等
webapp	Web 应用模板	前后端项目
cli	CLI 工具模板	命令行工具
api	API 服务模板	REST API 服务

技术特点：

• 支持交互式引导生成
• 自动分析项目结构和技术栈
• 根据项目类型调整文档结构
• 包含完整的最佳实践指南
• 提供多种模板示例参考

版本历史：

• v1.0.0（2026-01-23）：初始版本，支持 6 种项目模板

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技术栈

技术	版本	用途	官网
Python	3.7+	主要开发语言	https://www.python.org
Node.js	16+	前端工具和脚本	https://nodejs.org
Markdown	-	文档编写	https://www.markdownguide.org
MCP	1.0	模型上下文协议	https://modelcontextprotocol.io
pandas	Latest	Excel 数据处理	https://pandas.pydata.org
openpyxl	Latest	Excel 文件操作	https://openpyxl.readthedocs.io
python-pptx	Latest	PPT 生成	https://python-pptx.readthedocs.io
Playwright	Latest	浏览器自动化	https://playwright.dev
ffmpeg	Latest	视频处理/渲染（video-agent-kit）	https://ffmpeg.org
OpenCV	4.8+	视频抽帧/画面分析（video-agent-kit）	https://opencv.org
Edge TTS	Latest	免费中文语音合成（video-agent-kit）	https://github.com/rany2/edge-tts

技术架构

本项目采用模块化架构，每个 Skill 独立运作，通过 Claude Code 的技能激活机制自动加载：

skills_collection/
├── skills/           # 各个独立技能模块
│   ├── excel-report-generator/
│   ├── ppt-generator-skill/
│   ├── github-trending/
│   ├── xiaohuihui-tech-article/
│   ├── jimeng_mcp_skill/
│   ├── mp-cover-generator/
│   ├── dify-dsl-generator/
│   ├── xiaohuihui-dify-tech-article/
│   ├── siliconflow-api-skills/
│   ├── github-readme-generator/
│   ├── seedance-video-creator/
│   ├── wechat-article-fetcher/
│   ├── wechat-article-aggregator/
│   ├── wechat-compliance-reviewer/
│   ├── wan-cover-plus/
│   ├── ai-teaching-media/
│   ├── grok-imagine-image/
│   ├── video-agent-kit/
│   └── obsidian-search/
└── README.md         # 项目总文档

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项目结构

skills_collection/
├── github-trending/              # GitHub Trending 追踪技能
│   ├── Skill.md
│   └── fetch_trending.py
├── ai-teaching-media/             # AI 教学媒体一体化（含 6 个子 skill）
│   ├── SKILL.md                   # 总入口与路由
│   ├── README.md
│   ├── ai-image-generator/        # 通用生图执行层
│   ├── tech-article-diagram/      # 技术长文智能插图
│   ├── edu-subject-infographic/   # 学科知识点竖版信息图
│   ├── edu-teaching-animation/    # 教学动图 + 配音教学视频
│   ├── short-video-cover/         # 短视频 3:4 封面
│   └── article-explainer-video/   # 长文转章节解说视频
├── grok-imagine-image/            # Grok Imagine 文生图技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── agents/
│   │   └── openai.yaml
│   ├── assets/
│   └── scripts/
│       └── generate.py            # Grok2API 生图脚本
├── excel-report-generator/       # Excel 报表生成技能
│   ├── Skill.md
│   └── excel_generator.py
├── xiaohuihui-tech-article/      # 技术文章生成技能
│   ├── Skill.md
│   ├── cos_utils.py
│   ├── gemai_image_generator.py
│   └── templates/
├── jimeng_mcp_skill/             # 即梦 AI 图像视频生成技能
│   ├── Skill.md
│   └── jimeng_curl.txt
├── mp-cover-generator/           # 公众号封面生成技能
│   ├── Skill.md
│   ├── generate_cover.py
│   └── node_modules/
├── dify-dsl-generator/           # Dify DSL 生成技能
│   ├── Skill.md
│   ├── references/
│   └── examples/
├── xiaohuihui-dify-tech-article/ # Dify 案例文章生成技能
│   ├── Skill.md
│   └── templates/
├── siliconflow-api-skills/       # 硅基流动 API 文档技能
│   ├── Skill.md
│   └── references/
├── ppt-generator-skill/          # PPT 生成技能
│   ├── Skill.md
│   └── ppt_generator.py
├── github-readme-generator/      # GitHub README 生成技能
│   ├── Skill.md
│   ├── templates/               # 各种项目模板
│   │   ├── basic.md
│   │   ├── full.md
│   │   ├── library.md
│   │   ├── webapp.md
│   │   ├── cli.md
│   │   └── api.md
│   ├── examples/                # 示例 README
│   └── README.md
├── seedance-video-creator/      # Seedance 2.0 分镜视频创作技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── README.md
│   ├── templates/               # 分镜模板
│   │   └── storyboard-template.md
│   ├── examples/                # 示例提示词
│   │   └── example-prompts.md
│   └── scripts/                 # 视频生成脚本
│       └── generate_video.sh
├── wechat-article-fetcher/      # 微信公众号文章获取技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── scripts/                 # 文章获取脚本
│   │   └── fetch_wechat_article.py
│   └── references/              # 参考文档
│       └── wechat_html_structure.md
├── wechat-article-aggregator/   # 微信公众号文章聚合技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── README.md
│   ├── scripts/                 # 文章聚合脚本
│   │   └── fetch_articles.py
│   └── references/              # 预置公众号列表
│       └── accounts.json
├── obsidian-search/             # Obsidian CLI 查询技能
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       └── cli-query-patterns.md
├── wechat-compliance-reviewer/  # 微信公众号文章合规审查技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── .claude-plugin/
│   │   └── marketplace.json
│   └── references/              # 合规审查参考资料
│       ├── violation-types.md   # 违规类型详解
│       ├── case-studies.md      # 处罚案例库
│       └── compliant-templates.md # 合规话术模板
├── wan-cover-plus/              # Wan2.7 封面图和视频生成技能
│   ├── SKILL.md
│   ├── README.md
│   ├── config.example.yaml      # 配置示例文件
│   ├── requirements.txt         # Python 依赖
│   ├── examples/                # 示例输入 JSON
│   │   ├── demo_wechat_cover.json
│   │   ├── demo_xiaohongshu_cover.json
│   │   ├── demo_relayout_poster.json
│   │   ├── demo_text_to_video.json
│   │   ├── demo_image_to_video.json
│   │   └── demo_reference_to_video.json
│   ├── references/              # 参考文档
│   │   ├── README.md
│   │   ├── input-schema.md
│   │   ├── scenes.md
│   │   └── api-behavior.md
│   ├── assets/                  # 资源文件
│   │   ├── templates/
│   │   └── prompts/
│   └── scripts/                 # Python 脚本
│       ├── generate.py
│       ├── parser.py
│       ├── postprocess.py
│       ├── prompt_builder.py
│       ├── router.py
│       ├── schema.py
│       ├── validator.py
│       └── wan_client.py
│   ├── knowledge-absorber/       # 知识吸收器技能
│   │   ├── SKILL.md
│   │   ├── scripts/              # 处理脚本
│   │   │   ├── content_ingester.py
│   │   │   ├── run_full_pipeline.py
│   │   │   ├── run_wan_generation.py
│   │   │   └── check_wan_task_status.py
│   │   ├── assets/               # CSS/JS 资源
│   │   │   ├── knowledge_card_base.css
│   │   │   ├── knowledge_card_design.css
│   │   │   ├── knowledge_card_ink.css
│   │   │   └── mentor_prompts.json
│   │   └── references/
│   │       └── system_prompt.md
├── video-agent-kit/             # 自动化视频剪辑与解说技能包
│   ├── README.md                # 使用说明（含 Edge TTS 配置）
│   ├── README.upstream.md       # 上游原始文档
│   ├── mcp/                     # MCP 服务器（37 个工具）
│   │   ├── video_edit_server.py # stdio 入口
│   │   └── ve_tools/            # 工具实现（含 edge_tts_provider.py）
│   ├── skills/                  # 5 个子技能
│   │   ├── env-setup/           # 环境体检与依赖安装
│   │   ├── video-edit-agent/    # 总控制器与路由
│   │   ├── video-edit-assembly/ # 多素材组装/混剪
│   │   ├── video-recap-workflows/ # 电影解说 + 体育/电竞集锦
│   │   └── video-speech-workflows/ # 口播浓缩/字幕修复
│   ├── hooks/                   # 会话钩子（可选）
│   ├── commands/                # 斜杠命令（可选）
│   ├── schemas/                 # 工具 JSON Schema
│   ├── examples/                # 使用示例
│   └── requirements.txt         # Python 依赖
├── .gitignore
└── README.md

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安装说明

环境要求

• Claude Code v2.0 及以上版本
• Python 3.7+（部分技能需要）
• Node.js 16+（部分技能需要）

安装步骤

# 方式一：安装单个 Skill
# Linux/Mac
cp -r skill-name ~/.claude/skills/

# Windows 手动复制
C:\Users\xxx\.claude\skills\skill-name

# 方式二：克隆整个项目
git clone https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection.git
cd skills_collection

# 批量安装所有 Skills
cp -r */ ~/.claude/skills/

配置说明

部分技能需要配置环境变量：

# 腾讯云 COS（xiaohuihui-tech-article 需要）
export SECRET_ID="your-secret-id"
export SECRET_KEY="your-secret-key"
export COS_BUCKET="your-bucket"
export COS_REGION="your-region"

# Gemai 公益站 API Key（xiaohuihui-tech-article 配图备用通道）
export GEMAI_API_KEY="your-gemai-api-key"

# 即梦 API / Seedance 2.0（jimeng_mcp_skill、mp-cover-generator、seedance-video-creator 需要）
export JIMENG_API_KEY="your-api-key"

# 即梦 API 地址（seedance-video-creator 需要，只填基础地址，不要包含路径）
export JIMENG_API_URL="http://127.0.0.1:8000"

# 即梦 SessionID（seedance-video-creator 需要）
export JIMENG_SESSION_ID="your-sessionid"

# mptext.top API Key（wechat-article-aggregator 需要）
export MPTEXT_API_KEY="your-mptext-api-key"

# DashScope API Key（knowledge-absorber、github-trending-wan 需要）
export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-api-key"

# AI 教学媒体生图供应商（ai-teaching-media，任选其一）
export MULERUN_API_KEY="your-mulerun-api-key"
export APIMART_API_KEY="your-apimart-api-key"
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-atlascloud-api-key"
export AGNES_API_KEY="your-agnes-api-key"

# AI 教学媒体配音（ai-teaching-media，可选；也可用 edge-tts）
export MINIMAX_API_KEY="your-minimax-api-key"

# Grok Imagine（grok-imagine-image）
export GROK_IMAGINE_API_KEY="your-grok-imagine-api-key"
export GROK_IMAGINE_API_BASE="http://43.163.230.83:8000/v1"
export GROK_IMAGINE_MODEL="grok-imagine-image"

# GitHub Token（github-trending 可选）
export GITHUB_TOKEN="your-github-token"

# 企业微信 Webhook（github-trending 可选）
export WEIXIN_WEBHOOK="your-webhook-url"

# video-agent-kit（视频剪辑与解说；TTS 用 Edge TTS 免费无需配置，ASR 需自备 Key）
export VE_PLUGIN_ROOT="/path/to/skills_collection/video-agent-kit"  # 插件根目录（可自动探测）
export VE_EDGE_TTS_VOICE="zh-CN-XiaoxiaoNeural"    # Edge TTS 默认音色（可选）
export VE_NARRATION_TTS_VOICE="zh-CN-YunxiNeural"  # 口播默认音色（可选）
export VE_BGM_DIR=""                                # 背景音乐目录（可选）
# ASR 转写（可选，不配置则 speech_transcribe 不可用）
export VE_SPEECH_ASR_ENDPOINT="https://your-asr-host"
export VE_SPEECH_ASR_RESOURCE_ID="your-resource-id"
export VE_SPEECH_ASR_API_KEY="your-api-key"

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使用说明

快速开始

1. 将 Skill 文件夹复制到 ~/.claude/skills/ 目录
2. 在 Claude Code 中输入相关关键词
3. Claude 会自动激活对应的 Skill

使用示例

# Excel 报表生成
"请基于上面的数据帮我生成图表统计，比如饼状图、柱状图、条形图等"

# PPT 生成
"请使用 ppt-generator-skill 生成一个年度总结 PPT"

# GitHub Trending
"请帮我使用 github-trending 获取今天最热门的 github 开源项目"

# 技术文章生成
"请使用 xiaohuihui-tech-article skill 为这个项目生成公众号文章"

# README 生成
"请使用 github-readme-generator full 模板为我的项目生成 README"

# 微信公众号文章获取
"请帮我获取这篇微信公众号文章 https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

# 微信公众号文章聚合
"请使用 wechat-article-aggregator 获取赛博禅心和老金开源最新2篇公众号文章"

# 知识吸收器
"请帮我学习这篇文档 https://example.com/article 并生成知识卡片"
"请分析这个开源项目的代码架构并生成导师级教学笔记"
"请帮我整理这份 PDF 文档，生成知识海报（使用孟菲斯网格风格）"

高级用法

• 组合使用: 多个 Skill 可以组合使用，如先用 github-trending 获取项目，再用 xiaohuihui-tech-article 生成文章
• 自定义模板: 每个 Skill 的模板都可以根据需求自定义修改
• 批量处理: 部分技能支持批量处理多个文件或项目

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文档地址

• 飞书文档
• GitHub 仓库

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开发指南

本地开发

# 克隆项目
git clone https://github.com/wwwzhouhui/skills_collection.git
cd skills_collection

# 创建新的 Skill 文件夹
mkdir my-new-skill
cd my-new-skill

# 创建 Skill.md 文件
touch Skill.md

Skill.md 基本结构：

---
name: your-skill-name
description: Skill 的简短描述
version: 1.0.0
author: your-name
---

# Your Skill Name

详细的功能说明和使用文档...

构建部署

Skills 是纯文本配置文件，无需构建部署，直接复制到 Claude Code 的 skills 目录即可使用。

贡献指南

欢迎提交你的 Claude Code Skills：

1. Fork 本项目
2. 创建你的 Skill 分支 (git checkout -b feature/new-skill)
3. 提交你的更改 (git commit -am 'Add new skill')
4. 推送到分支 (git push origin feature/new-skill)
5. 创建 Pull Request

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常见问题

<details>
<summary>如何知道 Skill 是否已激活？</summary>

当 Claude 识别到相关关键词时，会自动激活对应的 Skill。你可以通过 Claude 的回复内容判断，如果回复包含 Skill 中定义的特定结构或风格，说明已成功激活。

</details>

<details>
<summary>Skill 不生效怎么办？</summary>

1. 确认 Skill 文件夹位置正确（~/.claude/skills/）
2. 检查 Skill.md 文件格式是否正确
3. 尝试重启 Claude Code
4. 使用更明确的触发关键词

</details>

<details>
<summary>如何自定义 Skill？</summary>

你可以直接编辑 Skill.md 文件，修改功能说明、触发关键词、输出格式等。修改后 Claude 会在下次激活时使用新的配置。

</details>

<details>
<summary>Skill 冲突怎么办？</summary>

如果多个 Skill 的触发关键词重叠，可以：

1. 使用更具体的关键词
2. 在对话中明确指定要使用的 Skill 名称
3. 调整 Skill.md 中的描述和触发条件

</details>

<details>
<summary>Excel 生成的文件打不开？</summary>

1. 确认安装了正确版本的依赖（pandas、openpyxl）
2. 检查文件扩展名是否为 .xlsx
3. 验证数据格式是否正确
4. 查看错误日志排查具体问题

</details>

<details>
<summary>技术文章风格不符合预期？</summary>

1. 在提示中明确指定"使用小灰灰公众号风格"
2. 提供更详细的项目信息和技术栈
3. 可以要求 Claude 调整特定段落的风格
4. 参考 Skill.md 中的标准模板

</details>

<details>
<summary>jimeng 图像/视频生成失败？</summary>

1. 确认 jimeng-free-api-all Docker 容器正在运行
2. 检查 JIMENG_API_KEY 是否正确配置
3. 验证后端服务可访问：curl http://localhost:8001
4. 确保有足够的 API 积分（免费层每天 66 积分）
5. 图像生成需要 10-20 秒，视频生成需要 30-60 秒，请耐心等待

</details>

<details>
<summary>公众号封面生成器无法生成图片？</summary>

1. 确认 jimeng-free-api-all Docker 容器正在运行
2. 检查 JIMENG_API_KEY 是否正确配置
3. 确保使用 jimeng-3.1 模型（在生成时指定）
4. 图像生成需要 10-20 秒，请耐心等待
5. 检查后端服务可访问：curl http://localhost:8001
6. 验证有足够的 API 积分（免费层每天 66 积分）
7. 如果 HTML 转图片失败，确认已安装 Node.js 16+ 和 Playwright

</details>

<details>