智见 Skills

3个月前发布 93 00

智见 Skills 是 16 个专注型 Agent Skill 的统一源码,覆盖 Codex 管理与体验、工作流编排、模型推理与基础设施、知识系统、内容调研、信息设计与发布流程。

所在地:
中国
收录时间:
2026-08-11
智见 Skills智见 Skills

在 AI Agent 开发日益复杂的今天,开发者往往面临“技能碎片化”的困扰:管理 Codex 的配置、优化模型路由、处理公众号排版、构建知识库……每个环节都需要不同的工具和脚本。智见 Skills (Zhijian Skills) 提供了一个统一的解决方案:它是一个包含 16 个高度专注、独立验证的 Agent Skill 的源码仓库,覆盖了从 Codex 管理、工作流编排到内容发布的全链路需求。

核心亮点:按需安装,完整交付

  • 统一源,独立包:所有 Skill 都在同一个 GitHub 仓库维护,但每个 Skill 都是完整的安装包。你不需要克隆整个项目,只需通过 npx skills 命令按需获取。
  • 全栈覆盖:从底层的模型基础设施(如 CLI 模型桥接)到上层的应用体验(如公众号精排、商业书写作),应有尽有。
  • 可信验证:每个发布版本都经过独立验证,确保脚本、参考资料和资源文件的完整性,避免“缺胳膊少腿”的安装体验。

16 大核心能力矩阵

智见 Skills 将复杂的工作流拆解为 16 个即插即用的模块:

类别Skill 名称核心价值
Codex 管理codex-doctor只读诊断上下文、配置和工作区漂移,快速排查环境问题。
codex-handoff当 Task 历史过大导致响应变慢时,无缝迁移到新 Task 继续工作。
codex-model-routing-team将并行任务编译为 TeamPlan,并自动将 Worker 路由到最合适的模型。
codex-skill-admin审计、关闭、恢复并验证本地 Codex Skill,实现精细化管理。
Codex 体验codex-theme-studio设计、注入并验证可逆的 Codex Desktop 主题,定制专属界面。
知识系统enterprise-clone-builder从企业证据中构建结构化的数字分身仓库,沉淀组织智慧。
模型推理gpt56-sol-pro-consult通过 Codex Chrome 获得有文件依据、完成模型核验的 GPT-5.6 Sol Pro 二次判断。
信息设计html-express将高密度材料转化为自包含的 HTML 报告,便于分享与展示。
长篇写作leadbook生产有证据、有状态和可审计质量门的中文商业书与白皮书。
工作流编排light-plan-and-work用短计划完成边界清楚的任务,仅在重条件出现时升级复杂度。
发布治理skill-open-sourcer审计、打包、文档化、验证并发布 Agent Skill,标准化开源流程。
内容调研wechat-article-search将公众号关键词搜索结果输出为结构化 JSON,方便后续分析。
内容发布wechat-styler爆款神器:把 Markdown 转成公众号兼容的精排内联 HTML,一键发布。
内容归档web-clipper将公开文章 URL 及指定数量的归档页保存为结构化 Markdown。
wxmp-article-harvester导出指定公众号的全部文章为可信 Markdown、索引和完成度报告。
基础设施workbuddy-cli-model-bridge通过仅本机代理,将已验证的 CLI 订阅模型接入 WorkBuddy。

30 秒快速开始

1. 浏览所有可用 Skill

npx skills add zjp1997720/zhijian-skills --list

2. 按需安装单个 Skill

例如,安装公众号排版神器 wechat-styler:

npx skills add zjp1997720/zhijian-skills --skill wechat-styler

3. 全局安装到指定 Harness

例如,将 Codex 模型路由团队 Skill 全局安装到 Codex:

npx skills add zjp1997720/zhijian-skills \
  --skill codex-model-routing-team --agent codex --global --copy --yes

为什么选择智见 Skills?

  • 拒绝重复造轮子:无论是处理公众号排版的痛点,还是优化 Codex 长对话的性能瓶颈,这里都有现成的、经过验证的解决方案。
  • 模块化设计:你可以只安装需要的部分,保持环境的轻量化。
  • 持续进化:作为一个统一的源码仓库,新增 Skill、版本迭代和问题修复都在这里集中进行,确保了生态的活力与稳定性。

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