by cafe3310 · Agent Tool · ★ 217
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cafe3310's Public Agent Skills 个人常用的 Agent Skill（公开部分）。通过合适的上下文工程，可以将 Agent Skill 用在几乎任何地方。 提醒 Agent Skill 可能非常个性化，很多都是用户个人最佳实践的提炼，不一定对其他人有用。 这玩意儿说穿了是提示词和代码的集合。在当下，提示词也是代码。审核你放进本地 agent 的每一个 skill 的所有文档和代码，不要被人搞啦。 任何 LLM 相关的问题基本都是公开知识，学习如何使用 LLM 或让它协同你工作的方法里，最好的就是问 LLM 自己，最智障的是花钱买课。可以先问问 Gemini / GPT「这是我看到的文档，我希望学习关于 x 的知识。交互式地教教我」。 安装 可以 clone 项目仓库并运行以下脚本： 该脚本会将 目录下的所有子目录符号链接到 。 一、创作与知识管理 这类 Skill 解决信息结构化、表达优化与知识复用问题。 适用于内容生产、研究分析及长期知识资产管理。 语音转写长文处理 / long-audio-transcript-processor 解决超长语音转写稿（如全天会议、深度访谈）无法一次性塞入上下文的难题。通过文件系统记录处理状态，支持分段校对、清洗与结构化，同时动态维护全局勘误和术语表，以确保前后文一致。最重要的是支持「断点续传」，随时中断工作而不丢失进度，是整理录音稿的重型武器。也能随语音处理满足额外的内容提炼、问答获取、角色识别等需求。 方便你蒸馏自己。 语音整理入库 / long-audio-to-obsidian 专门用于将语音转写项目的复杂文件结构（原始录音、分段脚本、说明文档）整理并合并。它采用「Agent 规划排序 + 脚本机械执行」的模式，产出适合在 Obsidian 归档的 Markdown。 聊天记录项目化 / long-chat-task-processor 把以 Markdown 标题组织的超长聊天记录转为待办、决策和里程碑文档。它严格基于文档目录结构（TOC）分段处理，确保对话上下文不丢，能自动积累人名和黑话术语。 IM 知识库整理 / im-local-kb 重型 IM 知识整理和分析技能，专注于从聊天记录中提取高价值的知识。它维护一个基于 Markdown 的本地文件系统，支持数据摄入、断档诊断和知识生成。可以处理上万行的大量群聊信息。 方便你蒸馏别人。 项目交互式学习 / project-learner 让 Agent 充当导师，在讲解项目代码或底层技术时，自动将过程记录到持久化的学习日志中。支持断点续学，让学习过程像项目开发一样有据可查。 研究报告编写 / [content-research-writer](skills/content-research-writer
| Stars | 217 |
| Forks | 25 |
| Language | JavaScript |
| Category | Agent Tool |
| License | Apache-2.0 |
| Quality Score | 43.47/100 |
| Last Updated | 2026-06-20 |
| Created | 2026-02-18 |
| Platforms | cli, gemini, node |
| Est. Tokens | ~14k |
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