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。
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。
- 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
- 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)
- 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
| Skill 名称 | 功能说明 | 技术栈 | 更新时间 | 作者 | 版本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
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
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:
- 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 - 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
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
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-accountsClaude 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
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):
- 第1页:封面 - 主标题、副标题、年份
- 第2页:目录 - 4 个章节列表
- 第3-7页:第一章节(1 个过渡页 + 4 个内容页)
- 第8-12页:第二章节(1 个过渡页 + 4 个内容页)
- 第13-17页:第三章节(1 个过渡页 + 4 个内容页)
- 第18-22页:第四章节(1 个过渡页 + 4 个内容页)
- 第23页:结束页 - "谢谢观看"
- 第24页:字体说明
- 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.jsonJSON 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
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
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:
- 配置
config.yaml文件(复制config.example.yaml) - 填写
wan.api_key和wan.base_url - 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.txtsidecar - 视频任务:MP4 视频 +
.prompt.txtsidecar - 启用后处理:额外生成
.narration.mp3、.srt、.narrated.mp4、.final.mp4
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
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。
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:
-
配置腾讯云COS环境变量:
COS_SECRET_ID:腾讯云访问密钥IDCOS_SECRET_KEY:腾讯云访问密钥KeyCOS_BUCKET:COS存储桶名称COS_REGION:COS存储桶所在地域
-
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"
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:
- jimeng-free-api-all Docker 容器运行
- 配置 JIMENG_API_KEY 环境变量
- 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
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:
- jimeng-free-api-all Docker 容器运行
- 配置 JIMENG_API_KEY 环境变量
- jimeng-mcp-server 正确安装
- Node.js 16+ 环境(图片输出功能)
- 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

- ✅ 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)
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
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
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 |
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
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
| 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 |
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/
│ └── obsidian-search/
└── README.md # 项目总文档
skills_collection/
├── github-trending/ # GitHub Trending 追踪技能
│ ├── Skill.md
│ └── fetch_trending.py
├── 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
├── .gitignore
└── README.md
- 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)
# 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/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"
# 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"- 将 Skill 文件夹复制到
~/.claude/skills/目录 - 在 Claude Code 中输入相关关键词
- Claude 会自动激活对应的 Skill
# 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)"
- 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
# 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.mdSkill.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...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。
欢迎提交你的 Claude Code Skills:
- Fork 本项目
- 创建你的 Skill 分支 (
git checkout -b feature/new-skill) - 提交你的更改 (
git commit -am 'Add new skill') - 推送到分支 (
git push origin feature/new-skill) - 创建 Pull Request
如何知道 Skill 是否已激活?
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。
Skill 不生效怎么办?
- 确认 Skill 文件夹位置正确(~/.claude/skills/)
- 检查 Skill.md 文件格式是否正确
- 尝试重启 Claude Code
- 使用更明确的触发关键词
如何自定义 Skill?
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。
Skill 冲突怎么办?
如果多个 Skill 的触发关键词重叠,可以:
- 使用更具体的关键词
- 在对话中明确指定要使用的 Skill 名称
- 调整 Skill.md 中的描述和触发条件
Excel 生成的文件打不开?
- 确认安装了正确版本的依赖(pandas、openpyxl)
- 检查文件扩展名是否为 .xlsx
- 验证数据格式是否正确
- 查看错误日志排查具体问题
技术文章风格不符合预期?
- 在提示中明确指定"使用小灰灰公众号风格"
- 提供更详细的项目信息和技术栈
- 可以要求 Claude 调整特定段落的风格
- 参考 Skill.md 中的标准模板
jimeng 图像/视频生成失败?
- 确认 jimeng-free-api-all Docker 容器正在运行
- 检查 JIMENG_API_KEY 是否正确配置
- 验证后端服务可访问:curl http://localhost:8001
- 确保有足够的 API 积分(免费层每天 66 积分)
- 图像生成需要 10-20 秒,视频生成需要 30-60 秒,请耐心等待
公众号封面生成器无法生成图片?
- 确认 jimeng-free-api-all Docker 容器正在运行
- 检查 JIMENG_API_KEY 是否正确配置
- 确保使用 jimeng-3.1 模型(在生成时指定)
- 图像生成需要 10-20 秒,请耐心等待
- 检查后端服务可访问:curl http://localhost:8001
- 验证有足够的 API 积分(免费层每天 66 积分)
- 如果 HTML 转图片失败,确认已安装 Node.js 16+ 和 Playwright
Dify DSL 生成的工作流无法导入?
- 检查 YAML 格式是否正确(使用在线 YAML 验证器)
- 确认 Dify 版本是否兼容(推荐 0.3.0+)
- 检查节点 ID 是否唯一
- 验证变量引用格式是否正确({{#节点ID.变量#}})
- 确保所有必填字段完整
- 查看 Dify 导入错误提示并修复对应问题
微信公众号文章获取失败?
- 优先使用短链接格式(
https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx),长链接可能触发验证码 - 批量下载时增大间隔时间:
--interval 5 - 确认已安装依赖:
pip install beautifulsoup4 html2text requests - 短时间内频繁请求可能被限流,稍后重试即可
- 如遇到"环境异常"页面,可尝试配置 Cookie 参数
公众号文章聚合器获取文章内容为空?
- 部分图片密集型文章(如纯图片推文)无法提取文本内容,属于正常现象
- 付费阅读或已被删除的文章无法获取完整内容
- 确认 API Key 有效:检查 mptext.top 账户状态
- 如遇 API 限流,增大请求间隔:
--interval 5 - 确认已安装可选依赖以获得更好的解析效果:
pip install beautifulsoup4 html2text
Gemai 公益站文生图失败?
- 确认已设置 API Key:
export GEMAI_API_KEY="你的密钥"或使用--api-key参数 - 检查网络是否能访问
https://api.gemai.cc - 公益站密钥可能有调用限额,建议申请自己的 Key
- 图片生成需要较长时间(30-120秒),请耐心等待
- 如遇到频率限制,稍后重试即可
PPT 生成器生成的文件打不开?
- 确认安装了 python-pptx 库:pip install python-pptx
- 检查 Python 版本是否为 3.7+
- 确认文件扩展名为 .pptx
- 验证 JSON 配置文件格式是否正确
- 使用 PowerPoint 或 WPS 打开文件查看具体错误
知识吸收器内容摄取失败?
- URL 链接摄取失败:检查链接有效性,部分动态页面(知乎/CSDN/微信公众号)需要 DrissionPage 渲染
- PDF 摄取失败:检查是否为扫描件(需要 OCR),确认 PDF 未加密
- 确认已安装依赖:
pip install requests beautifulsoup4 drissionpage - 网络问题:检查是否能访问目标 URL,部分网站可能需要代理
- 内容为空:确认 URL/文件有实际内容,部分付费文章无法获取
知识吸收器 Wan 生图失败?
- 确认已配置
DASHSCOPE_API_KEY环境变量 - 检查 API Key 是否有效:登录 DashScope 控制台验证
- 确认在步骤 2 完成后,用户明确回复"确认生图"才执行步骤 3
- 生图任务可能需要 10-30 秒,请耐心等待
- 如遇
RUNNING状态:使用--task-id参数查询任务状态 - 海报 Prompt 长度应在 800-2000 字符范围内
真理锚定验证超时?
- 真理锚定依赖联网搜索,网络不稳定可能导致超时
- 即使验证失败,知识卡片仍会生成,标注"真理锚定未完成"
- 部分 API 签名/版本号可能无法实时验证,标注
[待确认] - 如频繁超时:检查网络环境,或暂时跳过验证环节
- 观点、方法论等主观内容不需要验证,可直接输出
欢迎加入技术交流群,分享你的 Skills 和使用心得:
- 作者: wwwzhouhui
- 微信: laohaibao2025
- 邮箱: 75271002@qq.com
如果这个项目对你有帮助,欢迎请我喝杯咖啡 ☕
微信支付
- 总技能数: 18
- 自动化工具: 5 (excel-report-generator, ppt-generator-skill, github-trending, github-trending-wan, github-readme-generator)
- 内容生成: 4 (xiaohuihui-tech-article, mp-cover-generator, xiaohuihui-dify-tech-article, knowledge-absorber)
- AI 多模态: 3 (jimeng_mcp_skill, seedance-video-creator, wan-cover-plus)
- 数据采集: 2 (wechat-article-fetcher, wechat-article-aggregator)
- API 文档: 1 (siliconflow-api-skills)
- 工作流工具: 1 (dify-dsl-generator)
- 效率工具: 1 (obsidian-search)
- 合规审查: 1 (wechat-compliance-reviewer)
- knowledge-absorber: v0.0.1 (2026-04-11) - 初始版本,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
- github-trending-wan: v1.0.0 (2026-04-08) - 初始版本,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
- wan-cover-plus: v1.0.0 (2026-04-05) - 初始版本,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。视频任务兼容 Wan 2.6 与 Wan 2.7 模型
- wechat-compliance-reviewer: v1.0.0 (2026-03-29) - 初始版本,微信公众号文章合规审查专家,支持 9 大类违规风险检测(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,内置违规类型详解/处罚案例库/合规话术模板三份参考资料
- obsidian-search: v1.0.0 (2026-03-13) - 初始版本,Obsidian CLI 查询助手,支持自然语言检索、笔记搜索、上下文查找、任务/标签/属性筛选、反链查询等
- wechat-article-aggregator: v1.0.0 (2026-02-23) - 初始版本,支持批量获取公众号文章,预置8个AI技术公众号
- wechat-article-fetcher: v1.0.0 (2026-02-22) - 初始版本,支持单篇和批量下载
- seedance-video-creator: v1.2.0 (2026-02-22) - 默认模型切换为 seedance-2.0-fast,修复 API 版本兼容问题
- github-readme-generator: v1.0.0 (2026-01-23) - 初始版本
- github-trending: v1.0.0 (2026-01-22) - 初始版本
- xiaohuihui-tech-article: v2.4.0 (2026-02-23) - 新增Gemai公益站双通道文生图,移除硬编码API Key,支持环境变量配置
- jimeng_mcp_skill: v2.0.0 (2025-12-14) - 升级至 jimeng-4.5 模型,参数系统重构
- Python: 5
- Markdown: 3
- MCP: 1
- YAML/DSL: 1
- Bash/Shell: 2
- ✅ 活跃维护中
- 🔄 持续更新
- 📚 文档完善
- code-reviewer: 代码审查助手
- api-doc-generator: API 文档生成器
- test-case-generator: 测试用例生成器
- database-designer: 数据库设计助手
- deployment-helper: 部署配置助手
- 添加更多 Excel 报表模板
- 扩展技术文章支持的平台风格
- 提供交互式配置工具
- 增加中英文双语支持
- 扩展 Dify DSL 生成器支持更多节点类型
- 优化 Dify 案例文章的图片自动生成功能
- 添加 Dify 工作流 DSL 校验工具
- ✅ 新增 knowledge-absorber Skill v0.0.1
- ✅ 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/图片等多种输入格式
- ✅ 自动真理锚定验证(联网验证数据、API 签名、版本号、历史事件)
- ✅ 标注不确定内容:[已过时]、[存在争议]、[待确认]
- ✅ 11 种海报风格自动判断(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/水墨国学)
- ✅ 国学内容自动触发水墨风格(风格 11)
- ✅ 3 步引导式工作流:启动询问 → 知识摄取与验证 → 确认后生图
- ✅ 输出知识卡片 Markdown + 交互式 HTML + 海报 Prompt(可选)
- ✅ 依赖 DashScope API 提供翻译和 Wan 2.7 生图能力
- ✅ 新增 github-trending-wan Skill v1.0.0
- ✅ 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(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
- ✅ 输出文件:中文简报 Markdown、Wan 2.7 Prompt、可视化海报 PNG
- ✅ 依赖 Wan-skills-main 提供 Wan 2.7 生图能力
- ✅ 新增 wan-cover-plus Skill v1.0.0
- ✅ 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
- ✅ 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
- ✅ 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:
wechat_cover- 横版文章头图、技术媒体头图xiaohongshu_cover- 竖版信息流封面、种草图relayout_poster- 保留原主体/信息层级的改版设计
- ✅ 视频任务类型:
text_to_video- 纯文字描述生成视频image_to_video- 静态图转动态视频reference_to_video- 参考图/参考视频转视频
- ✅ 输出格式:PNG/MP4 +
.prompt.txtsidecar,支持视频配音和字幕烧录
- ✅ 新增 wechat-compliance-reviewer Skill v1.0.0
- ✅ 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,支持发布前合规检查
- ✅ 支持 9 大类违规检测:
- 高风险违规:诱导分享/诱导关注、营销推广/优惠码、欺诈/虚假信息、版权/知识产权
- 中风险违规:金融/支付相关、技术外挂/绕过付费、夸大/虚假宣传
- 低风险违规:外部链接/导流、敏感话题(政治、色情、赌博、暴力)
- ✅ 快速审查清单:一键检查诱导分享词汇、优惠码链接、绝对化用语、版权风险等
- ✅ 分级处理机制:高风险必须修改、中风险强烈建议修改、低风险可考虑修改
- ✅ 违规话术对照表:提供合规替代方案(如"白嫖"→"免费体验"、"最强"→"优秀")
- ✅ 审查报告输出:包含风险等级总览、详细问题清单、修改建议、综合发布结论
- ✅ 参考资料:
references/violation-types.md- 违规类型详解与处罚标准references/case-studies.md- 10 个真实处罚案例分析references/compliant-templates.md- 合规话术模板库
- ✅ 新增 obsidian-search Skill v1.0.0
- ✅ 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
- ✅ 支持多种查询模式:
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
- ✅ 智能命令选择:根据用户自然语言描述自动匹配最合适的 CLI 命令
- ✅ 结果聚类总结:不原样倾倒输出,提供简洁的关键发现汇总
- ✅ 支持组合查询策略:先搜再读、先列再筛、先看关系再读正文
- ✅ 参考资料:
cli-query-patterns.md常用查询命令、参数选择和自然语言到命令的映射
- ✅ 重要更新 xiaohuihui-tech-article Skill 至 v2.4.0
- ✅ 新增 Gemai 公益站(api.gemai.cc)作为备用文生图通道
- ✅ 新增
gemai_image_generator.py工具类,支持 OpenAI 标准格式调用 Gemini-3-Pro-Image-Preview 模型 - ✅ 支持双通道自动切换策略(自建API优先,失败回退Gemai公益站)
- ✅ Gemai通道支持批量生成(1-4张)、负向提示词、风格控制、宽高比
- ✅ 移除硬编码 API Key,改为环境变量
GEMAI_API_KEY或命令行--api-key参数传入 - ✅ 新增命令行调用方式,支持
python3 gemai_image_generator.py直接生成图片 - ✅ 更新图片生成文档,补充双通道调用示例和参数说明
- ✅ 新增 wechat-article-aggregator Skill v1.0.0
- ✅ 通过 mptext.top API 批量获取指定公众号博主的最新文章列表
- ✅ 支持按公众号名称或 fakeid 获取,预置 8 个热门 AI 技术公众号
- ✅ 自动下载文章 HTML 并解析为 Markdown/HTML/纯文本/JSON 格式
- ✅ 智能 HTML 正文解析,提取
#js_content区块内容 - ✅ 可选依赖自动降级,无 beautifulsoup4 时使用内置解析器
- ✅ 生成 summary.json 元数据汇总文件
- ✅ 支持
--list-accounts查看预置公众号列表
- ✅ 新增 wechat-article-fetcher Skill v1.0.0
- ✅ 支持微信公众号文章获取,自动提取标题、作者、公众号名称、正文、图片等元数据
- ✅ 支持单篇和批量下载(空格或逗号分隔多个链接)
- ✅ 自动下载文章内所有图片到本地
- ✅ HTML 转 Markdown 格式,生成格式化独立 HTML 文件
- ✅ 批量下载间隔控制(
--interval),避免触发微信反爬机制 - ✅ 支持仅输出元数据 JSON(
--json)模式 - ✅ 提供 Python 库调用接口(
fetch_article和batch_fetch)
- ✅ 重要更新 seedance-video-creator Skill 至 v1.2.0
- ✅ 默认模型从
jimeng-video-seedance-2.0切换为seedance-2.0-fast(快速版) - ✅ 所有 curl 示例添加
resolution参数(默认720p) - ✅ 修复 Authorization 头说明:需要
Bearer前缀 - ✅ 新增重要说明:必须使用
jimeng-free-api-all镜像 - ✅ 旧版
jimeng-free-api不含 Seedance 路由和浏览器代理,会静默回退到jimeng-video-3.0 - ✅ README 新增 Seedance 模型可用性验证命令
- ✅ 更新
generate_video.sh脚本默认模型和帮助文本 - ✅ 同步更新所有示例文件的模型名和参数
- ✅ 重大更新 seedance-video-creator Skill 至 v1.1.0
- ✅ 实现三阶段工作流:分镜提示词 → 文生图首帧 → 图片+提示词生成视频
- ✅ 修复 Seedance 2.0 纯文本生成报错(
code: -2001,必须至少一张图片) - ✅ 新增自动调用文生图 API(jimeng-4.5)生成首帧参考图
- ✅ 生成双提示词:首帧图片提示词(静态画面)+ 视频分镜提示词(含 @1 引用)
- ✅ 视频时长扩展为 4-15 秒连续范围
- ✅ 新增模型名
jimeng-video-seedance-2.0(兼容seedance-2.0) - ✅ 修复 Authorization 头不需要 Bearer 前缀
- ✅ 更新 generate_video.sh 脚本支持三阶段工作流(新增
--image-prompt参数) - ✅ 更新所有示例、模板、文档匹配新工作流
- ✅ 新增 seedance-video-creator Skill
- ✅ 融合 Seedance 2.0 专业分镜提示词生成 + 即梦 API 视频生成
- ✅ 5 步分镜引导流程,6 套场景模板
- ✅ 支持多图参考(最多9张)、角色一致性、运镜复刻
- ✅ 一键调用 API 生成视频并自动下载
- ✅ 三种工作模式:完整引导/快速生成/纯提示词
- ✅ 提供独立 Bash 脚本 generate_video.sh
- ✅ 新增 github-readme-generator Skill
- ✅ 专业的 GitHub 项目 README.md 生成器
- ✅ 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
- ✅ 新增 github-trending Skill
- ✅ 自动抓取 GitHub Trending 今日前 5 热门项目
- ✅ 拉取 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/WEIXIN_WEBHOOK 可选配置
- ✅ 重大更新 xiaohuihui-tech-article Skill 至 v2.1.0
- ✅ 新增即梦AI自动配图与腾讯云COS上传功能
- ✅ 集成 jimeng_mcp_skill 实现 AI 图片生成
- ✅ 新增 cos_utils.py 实现腾讯云COS文件上传
- ✅ 支持图片占位符自动替换为真实URL
- ✅ 支持内存直接上传避免本地缓存
- ✅ 重要更新 jimeng_mcp_skill 升级至 v2.0.0
- ✅ 模型升级:从 jimeng-4.0 升级至 jimeng-4.5
- ✅ 参数系统重构:ratio 替代 width/height,resolution 替代 sample_strength
- ✅ 添加新的宽高比和分辨率预设选项
- ✅ 更新所有文档、示例和 API 参考
- ✅ 新增 ppt-generator-skill Skill
- ✅ 基于商务模板的专业 PPT 生成器
- ✅ 固定 25 页结构(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、莫兰迪色系
- ✅ 支持 JSON 配置文件和 Python 代码调用
- ✅ 适用于年度总结、项目汇报、工作述职等场景
- ✅ 新增 dify-dsl-generator Skill
- ✅ 支持自动生成 Dify 工作流 DSL/YML 文件
- ✅ 基于 86+ 真实案例深度学习
- ✅ 支持所有主要节点类型和复杂工作流逻辑
- ✅ 新增 xiaohuihui-dify-tech-article Skill
- ✅ 专为 Dify 工作流案例分享设计
- ✅ 遵循小灰灰公众号写作规范
- ✅ 包含工作流节点详解、插件安装教程、MCP 集成指南
- ✅ 支持自动生成配图并上传腾讯云 COS 图床
- ✅ 新增 siliconflow-api-skills Skill
- ✅ 支持硅基流动云服务平台完整文档
- ✅ 包含大语言模型 API、图片生成、向量模型等文档
- ✅ 提供 Chat Completions API 和 Stream 模式指南
- ✅ 更新 mp-cover-generator Skill 到 v3.1.1
- ✅ 新增描边卡通字体效果(鲜艳色彩 + 多层描边)
- ✅ 新增垂直居中布局(完美视觉平衡)
- ✅ 增大字体(4vw → 5vw),更加醒目
- ✅ 禁止副标题折行(保持单行显示)
- ✅ 新增 HTML 转图片功能(Playwright 驱动)
- ✅ 完整页面截图(修复截断问题,5120x2916 高清)
- ✅ 自动检测内容高度并调整视口
- ✅ 支持 PNG 和 JPEG 双格式输出
- ✅ 新增 mp-cover-generator Skill v3.0.0
- ✅ 从 jimeng-image-generator 迁移到 jimeng-mcp-server
- ✅ 支持 21:9 公众号封面图生成
- ✅ 返回 4 张可选图片,提供更多风格选择
- ✅ 新增 jimeng_mcp_skill Skill
- ✅ 支持 AI 图像和视频生成
- ✅ 集成即梦 AI 多模态能力
- ✅ 新增 excel-report-generator Skill
- ✅ 支持数据分析报表生成
- ✅ 支持图表创建和样式应用
- ✅ 新增 xiaohuihui-tech-article Skill
- ✅ 实现标准四段式结构
- ✅ 支持口语化技术写作
感谢以下项目对本项目提供的灵感和支持:
-
Anthropic 官方推出的 AI 编程助手,提供强大的代码理解和生成能力。
-
强大的 Python 数据分析库,excel-report-generator 的核心依赖。
-
用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm 文件的 Python 库。
-
基于 MCP 协议的即梦 AI 集成服务器,jimeng_mcp_skill 的核心依赖。
-
字节跳动旗下的多模态 AI 生成平台,提供图像和视频生成能力。
-
Seedance 2.0 分镜提示词 Claude Code Skill,seedance-video-creator 的分镜引导参考。
-
即梦 AI 逆向 API 接口,seedance-video-creator 的视频生成后端。
如有问题,请在 GitHub Issue 中提交,在提交问题之前,请先查阅以往的 issue 是否能解决你的问题。
MIT License
如果觉得项目不错,欢迎点个 Star ⭐
开始使用: 选择一个 Skill,按照使用说明安装,然后在 Claude Code 中尽情使用吧!
文档生成时间: 2026 年 4 月 11 日 (v0.0.22)

















