采集与 AI 服务规范
抓取与 AI 供应商规范 —— Scraper trait 与 SCRAPERS 注册表、选择器容错、限流与任务取消,以及 embeddings/流式输出/提示词所遵循的供应商抽象(零改动切换)规则。在改动 scraping/、ai_provider/、packages/prompts、documents/embed 下的代码时加载。
使用场景/工作流与自动化
连接 Slack、Notion、日历、邮件等,把 AI 嵌入日常办公流。
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工作流自动化 MCP 把 AI 从「聊天助手」变成「执行者」:连接 Slack / 企业微信收发消息、在 Notion 中建页面与查库、通过 n8n 触发既有流程、读写 Gmail 与日历。Agent 负责理解意图与编排,这些 MCP 负责与 SaaS 的真实交互。
组合思路:先用单点 MCP(如 Notion)跑通「AI 读写一个系统」,再用 n8n / 编排类 MCP 把多个系统串成流程——告警 → 归因 → 建工单 → 通知群,每一步都有 AI 参与但权限边界清晰。
自动化意味着真实写入。为令牌设置最小 scope、为破坏性操作(删除、群发、支付)加确认环节,并保留操作日志以便回溯。
抓取与 AI 供应商规范 —— Scraper trait 与 SCRAPERS 注册表、选择器容错、限流与任务取消,以及 embeddings/流式输出/提示词所遵循的供应商抽象(零改动切换)规则。在改动 scraping/、ai_provider/、packages/prompts、documents/embed 下的代码时加载。
像一位细致的人类评审者那样审阅 GitHub PR,并把反馈写入 markdown 文件。优先考虑上下文、架构契合度、方案复杂度、缺陷、安全边界情形与缺失的测试。在被给定待评审的 PR 链接,或用户输入 /human-like-code-review 时使用。
在编写任何 SQL 查询之前使用此技能。涵盖:输出形状推断(从问题中获取基数线索)、高效的 schema 探索、基于 CTE 的迭代式查询构建、结构化验证循环(行数、NULL 审计、扇出检查、样例查看)、错误恢复流程、将输出保存到 result.sql 与 result.csv、轮次预算管理以及常见基准陷阱。
通过访谈从提示词设计 ThinkWork Automation:目标、Space、触发器、验证、评审设置、停止保护与隐私边界,随后输出可审阅的 AutomationDraft。
用 CMake 构建 SQLiteCpp。用于 CMake 构建、测试、选项或构建脚本。
指导 PR 自动化与多智能体编排库的工作流。
在运行任何自动化循环之前必须先用。要求明确可观测的成功输出(PR、修复的测试、推送),拒绝只有预测的循环。
在新增自动化脚本时使用。必须有一个调用方(CI/cron/hook);看门狗脚本还需要 launchd plist 模板与 deploy.sh 的安装步骤。
用于复杂的 Agent Zero 浏览器自动化,包括多标签浏览、截图、表单、上传、原始指针/键盘操作、宿主与容器的浏览器模式,以及可视化验证工作流。
浏览器工作流总路由:为外部网站浏览、登录态流程、浏览器自动化、证据采集选择合适后端。 Use when: 需要操作外部网站、登录页、JS 重页面、没有 webfetch/VL 但需要浏览器、或需要在多种浏览器工具之间路由。 Not for: localhost 页面预览(用 browser-preview)、本地 WebApp 确定性测试(用 webapp-testing)、简单网页抓取/搜索。 Output: 选定浏览器后端 + 执行路径 + 证据/结果。
在 Claude Code / OpenClaw / Cursor 中直接运行 agency-orchestrator YAML 工作流——无需 API key,使用当前会话的 LLM 作为执行引擎。当用户提供 .yaml 工作流文件或要求多角色协作完成任务时触发。
用于涉及下拉选择、复选框、单选框、文件上传、contenteditable 字段、多步校验或需可视化验证提交等复杂 Agent Zero Browser 表单工作流。
在 OpenCode 中为 n8n 开发配置 MCP 服务器。当用户输入 /setup-mcps 或要求为 n8n 设置 MCP 服务器时使用。
基于 ArgoCD 与 Flux 实现自动化 Kubernetes 部署的 GitOps 工作流完整指南。
把 n8n/Make 的工作流迁移到 Claude Code 生态。分析 JSON、映射节点、给出实现建议(技能、cron、Web 应用、看板)并发现改进点。当用户粘贴 n8n 的 JSON 或提到迁移自动化时使用。
在 Claude Code 中借助 n8n-mcp 这个 MCP 创建、校验并部署 n8n 工作流。当用户说 "crea un workflow en n8n"(在 n8n 建个工作流)、"monta un n8n que haga X"(搭个做 X 的 n8n)、"convierte esta idea en automatización"(把这个想法变成自动化)、"diseña un flujo n8n"(设计一个 n8n 流程),或描述一串可自动化的步骤(接收 webhook → 处理 → 发送到 Slack、每天定时读取 Google Sheets 等)时使用。也可通过 "automatización"、"n8n"、"workflow"、"trigger" 等说法触发。不要用本技能把既有 n8n 工作流迁移到 Claude —— 那应使用 automation-n8n-to-claude。
循环工程(Loop Engineering)引擎。把重复劳动变成系统:一次设计、多次执行,带校验、人工关卡与经验沉淀(REGLAS.md)。三种功能:(1) 安装 —— 首次使用时通过 5 个问题访谈,按各用户的业务、工具与边界定制本技能;(2) 雷达 —— 察觉某项任务正在变成长期循环,并询问「我们是把它设计成系统,还是先直接跑一次?」;(3) 工厂 —— 设计循环(9 格画布)、触发、运行与评估。只要用户说 "loop"、"sistematiza esto"(把这个体系化)、"automatiza este proceso"(自动化这个流程)、"línea de producción"(流水线)、"todas las semanas"(每周都)、"para cada cliente"(每个客户都要)、"hazlo en lote"(批量做)、"diseña el sistema"(设计这个系统)、"diseña el loop"(设计这个循环)、"monta el sistema de"(搭起……的系统)、"deja de hacerlo a mano"(别再手工做)、"loop engineering"、"convierte esto en un sistema"(把这变成系统)、"configura la skill de loops"(配置循环技能),或要求重复本次会话中已做过 2 次以上的任务时,一律使用。第 3 次重复同一任务时主动进入雷达模式(原文截断于 "con estru")。
通过 AI 可调用的工具管理 SOP 模板、定时自动化任务与运行历史。
基于 dmux(面向 AI 代理的 tmux 面板管理器)的多代理编排。涵盖 Claude Code、Codex、OpenCode 等多种运行框架下的并行代理工作流模式。在并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时使用。
应用具体的设计工程细节,让界面显得更精致。在审查或改进 UI 间距、排版、边框、阴影、动效、点击热区、图标、文字换行和交互状态时使用。
面向 ECC 的、以证据为先的自动化清单与重叠审计流程。当用户希望在动手修复之前先弄清哪些任务、钩子、连接器、MCP 服务器或包装层是在运行的、已损坏的、冗余的还是缺失的使用。
面向 Multiversal 的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前,了解哪些作业、钩子、连接器、MCP 服务器或包装器处于运行、损坏、冗余或缺失状态时使用。
GitHub PR 生命周期:建分支、提交、开 PR、CI、合并。
面向 OpenCode 生态的自动化治理技能。
个人自动化专长,涵盖 IFTTT 小程序、Apple 快捷指令、Android 自动化、财务自动化(缴费、储蓄、投资)、通知管理、日常例程自动化、智能家居编排,以及构建能减少认知负担、节省重复生活事务时间的系统。当用户询问 automation for life、相关技术、最佳实践,或需要该领域指导时使用。当请求超出 automation for life 范围或需要其他专项技能时请勿使用。
基于 Zapier、Make 与 n8n 的工作流自动化设计,涵盖触发-动作架构、多步自动化流程、错误处理策略、个人与商业自动化模式、ROI 计算,以及常用自动化配方库。当用户询问 automation architect、相关技术、最佳实践,或需要该领域指导时使用。当请求超出 automation architect 范围或需要其他专项技能时请勿使用。
在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发,覆盖率不低于 80%,涵盖单元、集成与 E2E 测试。
面向数据契约、可复现训练、模型评估、部署、监控与回滚的生产级机器学习工程工作流。适用于构建、审查或强化一次性笔记本之外的 ML 系统。
运行自动化循环加固。
在把重复的手动操作转化为更安全、可观测、可复用的自动化循环时使用。触发词:
在本仓库中打开、检查、点击、填写、快照或以其他方式自动化网页页面时使用,涵盖本地开发服务器与基于浏览器的验证。
指导设计与结构化多阶段的基于工作流的 Claude Code 技能:分步执行、决策树、子代理委派与渐进式披露。在创建涉及顺序流水线、路由模式、安全门、任务跟踪、分阶段执行或任何多步工作流的技能时使用;评审或重构现有工作流技能以保证质量时同样适用。
面向 ECC 的、以证据为先的自动化清单与重叠审计流程。当用户希望在动手修复之前先弄清哪些任务、钩子、连接器、MCP 服务器或包装层是在运行的、已损坏的、冗余的还是缺失的使用。
为你的目标工具(Claude、n8n 或 Zapier)量身定制工作流的分步自动化说明。最适合紧跟 discover-patterns 或 process-analyst 之后运行。
Home Assistant 的自动化 YAML 模式、触发器、条件、动作与最佳实践。
Langfuse 仓库的 Git、GitHub、提交、分支、拉取请求、Issue 搜索、发布与生产晋级流程。在暂存、提交、推送、开 PR、搜索 GitHub Issue 或修改发布/晋级行为时使用。
基于 CDP 的本地 OpenWork Electron 浏览器自动化。适用于驱动本地 Electron 开发应用、browser_list、browser_snapshot、browser_eval、composer 自动化或本地 UI 冒烟测试。
自动化与监控:在企业并购/M&A 场景下,为数据空间新增文件、Q&A 状态、交割截止日、登记处更新、MAR 信号与 PMI 事项设计监控方案。适用规范:MAR 第 17 条、德国《反限制竞争法》(GWB)第 41 条(禁止提前实施)、《对外经济法》(AWV)第 56 条。
ECC 的证据优先自动化清单和重叠审计工作流。当用户想要在修复任何内容之前知道哪些作业、钩子、连接器、MCP 服务器或包装器是活动的、损坏的、冗余的或缺失时使用。
在编写任何 SQL 查询之前使用此技能。涵盖:输出形状推断(从问题中获取基数线索)、高效的 schema 探索、基于 CTE 的迭代式查询构建、结构化验证循环(行数、NULL 审计、扇出检查、样例查看)、错误恢复流程、将输出保存到 result.sql 与 result.csv、轮次预算管理以及常见基准陷阱。
从功能分支准备 GitHub Pull Request——分支整洁度、提交组织、标题/正文、验证说明、UI 工作的截图,以及对评审意见的回复。
为 Unreal Engine 项目编写并运行自动化测试——简单/复杂自动化测试(IMPLEMENT_SIMPLE_AUTOMATION_TEST、IMPLEMENT_COMPLEX_AUTOMATION_TEST)、BDD 风格 Spec 测试(DEFINE_SPEC、BEGIN_DEFINE_SPEC、Describe/It/BeforeEach/AfterEach)、关卡内功能测试(AFunctionalTest)、底层测试(基于 Catch2 的 LLT)、latent/异步命令、EAutomationTestFlags、FAutomationTestBase 断言 API(TestTrue/TestEqual/TestNotNull/AddError),以及从编辑器、CLI 或 CI 运行测试。适用于为玩法逻辑或系统编写单元/集成测试、搭建无头 CI 测试运行、校验数据/内容或防止回归。
掌握 Cursor Composer 的多文件 AI 编辑、脚手架搭建与重构。触发语:“cursor composer”、“multi-file edit”、“cursor generate files”、“composer workflow”、“cursor scaffold”、“Cmd+I”。
掌握高级 Git 工作流,包括 rebase、cherry-pick、bisect、worktree 与 reflog,保持干净的提交历史并从任何状况中恢复。适用于管理复杂 Git 历史、协作开发特性分支或排查仓库问题。
通过单一主代理编排的工作流审查 Logseq 代码改动、PR、补丁、commit 范围或实现方案:将只读子代理分发到多轮独立评审,再对 web 端、桌面端与 Logseq CLI 的发现进行去重、验证并汇报。
高级 GitHub Actions 工作流自动化,具备 AI swarm 协同、智能 CI/CD 流水线与全面的仓库管理。
创建、编辑、校验并测试存储在 `$ZDX_HOME/automations/*.md` 中的 ZDX 自动化。当用户要求添加或修改自动化文件、周期任务、定时提示词或带 YAML frontmatter 的自动化定义时使用。
用于基于 relay broker-sdk 构建多代理工作流。涵盖会话式与流水线式协调、WorkflowBuilder/DAG 步骤、代理、{{steps.X.output}} 链式引用、可修复的验证门禁、基于证据的完成判定、强制的 Claude 后接 Codex 全新视角审查/修复循环与测试加固、频道、聊天原生配方、错误处理、事件监听器、步骤粒度、主导+工作者团队,以及并行波次。
两者互补:n8n MCP 让 AI 调用你已建好的流程作为工具,避免重复实现;复杂判断交给 AI,确定性步骤仍放在流程引擎里。
多数实现支持页面与块的读写,改结构的能力取决于具体服务与授权范围。建议先授予只读验证行为,再逐步放开写入。
MCP 本身是被动的工具端,定时触发需要调度层:系统 crontab、CI 计划任务或带调度的 Agent 框架,按周期向 AI 发起带 MCP 的任务。