tjxj/z-skills

解决的问题

该项目捆绑了许多小而可复用的技能，让 AI 代理无需每次重新发明轮子即可处理常见的现实任务。与其让代理从头开始弄清楚如何抓取网页、下载视频、解析 PDF 或格式化 Word 文档，不如直接放入一个已经编码了这些步骤的技能。它涵盖了以中文为重点的场景，例如将文章转换为漫画、生成手写风格幻灯片、将 Markdown 转换为 Word/PDF，以及严格根据提供的源材料回答问题。

工作原理

每个技能都位于自己的文件夹中，包含一个 SKILL.md 文件，描述何时触发（关键词）、要运行的步骤以及要生成的输出。许多技能还附带 scripts/ 下可直接使用的 Python 脚本，用于处理繁重的工作，例如用于抓取的 collect_web_pack.py、用于下载视频的 download_video.py 或用于读取 docx 模板格式的 extract_fingerprint.py。您可以通过将技能文件夹复制到本地 .agent/skills/ 目录（或使用 npx skills add 添加特定技能）来安装技能。当您使用 Codex 或 Claude Code 等代理开始新会话时，代理会读取每个 SKILL.md，并将您请求中的触发词与相应的技能进行匹配。

适用人群

它面向使用 AI 编码代理（Codex、Claude Code 等）进行中文写作、知识管理和自动化任务的人员。如果您经常需要代理获取网页内容、下载视频、解析文档、生成音频、创建幻灯片或从本地文件回答问题，这些技能为您提供了一种可预测、经过测试的方式，无需每次都编写自定义提示。

亮点

• 覆盖范围广泛：网页抓取、视频下载（包括微信视频号和 m3u8）、视频学习页面、全场景音频生成、文档解析、邮件阅读、Markdown 转 Word/PDF、表格提取、docx 格式刷、手写幻灯片、手写视频、漫画生成和基于来源的问答。
• 每个技能都是独立的，包含自己的 SKILL.md、脚本、测试和评估示例。
• 包括特定工具，如 z-docx-format-brush，它从模板中提取格式指纹并将其应用于另一个 docx，以修复 pandoc 或模型产生的混乱输出。
• z-qwen-audio-studio 支持多语音播客、音效、背景音乐，并输出 WAV/MP3/PCM，使用 ffprobe/ffmpeg 自动验证。
• 视频下载器支持使用 .part 文件断点续传，并处理多个平台，包括 YouTube、Bilibili、微信视频和直接 m3u8 链接。
• 该项目强调可验证的输出和清晰的边界，例如 z-web-pack 仅收集媒体清单，将实际下载留给 z-video-downloader。