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模块化 Skill 构建器，采用渐进式披露架构，确保指令精简、token 高效，帮助开发者创建高质量 AI 技能。

基本信息

  • 技能名称?Skill Builder / Creator
  • 中文名称?构建高效技能的模块化框架
  • 作者?ivangdavila
  • 分类?其他
  • 版本?1.0.5
  • 标签?skill-development, prompt-engineering, modular-design, token-efficiency, clawhub

使用方法

使用说明
核心用法
Skill Builder 是一套用于创建高质量 AI 技能的开发框架，采用三层渐进式披露架构：元数据层（始终加载）、SKILL.md 主体层（触发时加载）、辅助文件层（按需加载）。核心工作流包括：

  1. 结构设计 ：SKILL.md 严格限制在 30-50 行（最多 80 行），超量内容必须拆分至辅助文件
  2. 描述优化 ：15-25 字的行动导向描述，避免"Use when"触发式写法
  3. 模块化组织 ：通过 Quick Reference 表格管理 setup.md 、 patterns.md 、 memory-template.md 等辅助文档
  4. 质量检查 ：包含 7 条核心规则（短指令、渐进披露、关键描述、必需结构、辅助文件优先、零冗余、发布前测试）
    显著优点
    Token 效率极致化 ：强制短指令设计，显著降低推理成本
    架构标准化 ：消除 Skill 开发的随意性，确保一致性
    渐进披露模型 ：平衡上下文完整性与加载效率
    反模式指南 ：7 个常见陷阱对照表（如"解释 X 是什么"改为"何时/如何用"）
    潜在局限
    学习曲线陡峭 ：开发者需适应严格的行数限制和模块化思维
    简单 Skill 可能过度设计 ：小型工具类技能可能觉得架构冗余
    辅助文件管理成本 ：拆分散落的文档增加维护复杂度
    未声明文件创建风险 ：虽有 Data Storage 章节提醒，但仍依赖开发者自觉遵守
    适合人群
    需要构建可维护、可扩展 Skill 集的开发者
    关注 token 成本与推理效率的 AI 应用架构师
    团队协作场景下需要统一 Skill 开发规范的团队
    常规风险
    安全合规 ：明确禁止自动创建文件，要求显式用户确认
    版本管理 ：当前 v1.0.5，需关注 skill-update 的配套使用
    生态依赖 ：推荐配合 skill-manager 、 skill-test 使用，存在工具链锁定效应

通过视觉感知和 GUI 自动化实现微信消息自动发送，支持搜索/列表双模式联系人查找，需依赖外部屏幕捕获服务。

基本信息

  • 技能名称?Wechat Sender
  • 中文名称?视觉驱动的微信自动化发送
  • 作者?noir-hedgehog
  • 分类?其他
  • 版本?1.0.1
  • 标签?automation, gui-automation, wechat, messaging, visual-perception, screen-capture, productivity

使用方法

使用说明
核心用法
WeChat Sender 是一套基于视觉理解的微信自动化发送方案，通过组合 peekaboo 窗口操作工具与 Agent-Eye 屏幕捕获服务，实现对微信客户端的 GUI 自动化控制。
关键能力组合 ：
窗口操控 ：聚焦微信窗口并调整至 1200×900 分辨率，绕过防录屏限制
视觉感知 ：Agent-Eye 提供实时截图（100px 网格+鼠标准星），结合内置 image 工具进行界面理解
联系人查找 ：双模式策略——推荐 Cmd+F 搜索（高效），备选 Shift+方向键列表滑动
消息发送 ：剪贴板粘贴文本 + Cmd+Return 快捷键触发发送
典型执行流 ：聚焦窗口 → 调整大小 → 搜索/定位联系人 → 截图确认 → 粘贴消息 → 发送 → 二次截图验证气泡出现。
显著优点

  1. 非侵入式架构 ：不依赖微信 API 或协议破解，纯 GUI 层模拟，降低账号风控概率
  2. 视觉反馈闭环 ：每次关键操作后截图确认，避免盲目执行导致的误发
  3. 灵活策略选择 ：搜索模式适合已知姓名场景，列表滑动适合顺序固定的批量场景
  4. 网格坐标辅助 ：100px 网格叠加降低定位误差，便于精确点击
    潜在缺点与局限性
    外部依赖重 ：必须同时启动 eye-server + Python Agent 两个服务，部署门槛较高
    延迟敏感 ：截图-分析-决策链条长，单次发送耗时数秒至数十秒，不适合高并发
    UI 脆弱性 ：微信版本更新可能导致界面元素位置偏移，需维护坐标映射
    平台锁定 ：当前方案基于 macOS（ screencapture 、 cmd 键），跨平台需适配
    适合人群
    需要低频、个性化微信触达的自动化场景（如定时问候、状态通知）
    具备本地服务部署能力的技术用户
    无法接受 API 方案封号风险，愿牺牲效率换取稳定性的场景
    常规风险
    隐私泄露 ：屏幕捕获服务截取完整桌面内容，需确保运行环境隔离敏感信息
    误发风险 ：视觉理解错误可能导致消息发送至错误联系人，建议关键操作前人工复核
    服务可用性 ：Agent-Eye 服务崩溃将导致整个链路中断，缺乏降级机制
    微信风控 ：频繁自动化操作仍可能触发客户端行为检测，建议控制发送频率

爱图表官方3D可视化工具，一键将数据转为13种材质风格的立体插图，按次计费。

基本信息

  • 技能名称?aitubiao-chart
  • 中文名称?数据一键变3D立体插图
  • 作者?aitubiao
  • 分类?其他
  • 版本?1.2.3
  • 标签?3d-visualization, chart-generation, data-to-image, api-based, paid-service, aitubiao, official-skill

使用方法

使用说明
核心功能与使用流程
爱图表-AI图表3D插图 是爱图表官方推出的数据可视化增强工具，可将传统2D图表（柱状图、折线图、饼图等）一键转换为3D风格化插图，支持水晶、黄金、玻璃等13种材质风格。
标准操作流程（5步强制顺序）

  1. 认证检查 ：先运行 check-auth 验证API Key状态，401/403立即停止并引导用户重新创建Key
  2. 数据获取与图表选择 ：支持粘贴文本/CSV/Excel，从11种图表类型中选择匹配的数据结构
  3. 费用确认 ：查询AI贝余额，按次计费（每次固定扣费），必须获得用户明确确认后方可继续
  4. API生成 ：调用 create-3d 接口，60-120秒渲染时间， 绝对禁止 使用本地工具替代
  5. 结果返回 ：提供图片URL及处理摘要
    显著优点
    官方背书 ：爱图表官方技能，T2来源可信度，MIT开源协议
    风格丰富 ：13种内置材质+自定义描述，覆盖商务、创意多场景
    费用透明 ：生成前明确告知消耗AI贝数量，确认后才扣费
    数据安全 ：API Key本地存储（权限600），HTTPS加密传输
    跨平台兼容 ：Windows/macOS/Linux均支持，针对Windows有专门的编码处理方案
    局限性与风险
    网络依赖 ：必须连通api.aitubiao.com，无离线能力
    付费门槛 ：新用户仅30 AI贝免费额度，3D插图按次计费（约10 AI贝/次）
    生成耗时 ：60-120秒等待时间，不适合实时场景
    数据格式限制 ：饼图要求总和99.5%-100%，比率值必须用百分制（75而非0.75）
    不可重试设计 ：创建接口失败不自动重试，避免重复扣费
    适合人群
    数据报告/演示需要视觉冲击力的商务用户
    内容创作者制作3D风格信息图
    已有爱图表会员/愿意按用量付费的用户
    能接受分钟级生成等待时间的非实时场景
    常规风险提示
  6. 认证失效 ：API Key过期会导致401错误，需定期轮换
  7. 余额不足 ：生成前务必确认AI贝余额，避免流程中断
  8. Windows编码 ：中文数据必须用 --body-file 方式，禁止直接用shell重定向
  9. 数据兼容性 ：时间序列图表要求第一列为时间格式，不匹配时会返回兼容类型建议
    3d-visualization chart-generation data-to-image api-based paid-service aitubiao official-skill
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