近 30 天趋势调研 last30days
SkillSkillsMP
io.github.nexu-io/open-design/last30days
针对最近 30 天的社区与社交趋势调研。当需求询问当下大家在说什么、近期舆情、社区反应、社交背书、发布反响、趋势扫描或近 30 天背景时使用。
source
“Social Intelligence” 共 55 个结果
io.github.nexu-io/open-design/last30days
针对最近 30 天的社区与社交趋势调研。当需求询问当下大家在说什么、近期舆情、社区反应、社交背书、发布反响、趋势扫描或近 30 天背景时使用。
io.github.koala73/worldmonitor/fetch-country-brief
按 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码，获取当前的 AI 生成战略情报简报。当用户询问某国当前地缘政治、经济或安全局势摘要时使用。
io.github.nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill/design
综合设计 skill：品牌识别、设计 token、UI 风格、logo 生成（55 种风格，可用 Gemini、Atlas Cloud 或 MuAPI AI）、企业识别系统（50 项交付物、CIP 样机）、HTML 演示（Chart.js）、banner 设计（22 种风格，社交/广告/网页/印刷）、图标设计（15 种风格，SVG，Gemini 3.1 Pro）、社交图片（HTML 转截图、多平台）。动作：设计 logo、制作 CIP、生成样机、做 slides、设计 banner、生成图标、制作社交图片/社媒图、品牌识别、设计体系。平台：Facebook、Twitter、LinkedIn、YouTube、Instagram、Pinterest、TikTok、Threads、Google Ads。
io.github.nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill/banner-design
为社交媒体、广告、网站 hero 区、创意素材与印刷设计 banner。提供多套美术方向与可选的生成图或用户素材。动作：设计、创建、生成 banner。平台：Facebook、Twitter/X、LinkedIn、YouTube、Instagram、Google Display、网站 hero、印刷。风格：极简、渐变、粗字排印、摄影、插画、几何、复古、玻璃拟态、3D、霓虹、双色调、编辑风、拼贴。
io.github.nexu-io/open-design/x-research
针对 X/Twitter 公开舆情的调研，覆盖近期市场、公司、产品或社区讨论。当需求询问 X 上大家在说什么、Twitter 舆情、CT 情绪、公众观点、专家帖子，或围绕某只股票、板块、公司、产品或市场事件的社交反应时使用。
io.github.nexu-io/open-design/last30days
针对最近 30 天的社区与社交趋势调研。当需求询问当下大家在说什么、近期舆情、社区反应、社交背书、发布反响、趋势扫描或近 30 天背景时使用。
io.github.nexu-io/open-design/remotion
基于 React 的程序化视频创作。适用于品牌讲解片、社媒剪辑、仪表盘转视频与可复现的动效图形。
io.github.affaan-m/ECC/prediction-market-oracle-research
研究预测市场，把它作为产品、代理、仪表盘和企业决策智能的数据来源或预言机（oracle）信号。用于基于来源的分析：市场隐含概率、注意事项与集成模式，不提供投资建议。在评估预测市场能否作为某个产品、代理或仪表盘的数据源或预言机信号时使用。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
系统化地把威胁行为者行为与观察到的 IOC 映射到 MITRE ATT&CK 框架，用 ATT&CK Navigator 构建技术覆盖热力图，识别检测缺口，并横跨 Enterprise、Mobile 与 ICS 矩阵产出可行动的情报报告。适用于分析威胁行为者 TTP、把 IOC 关联到具体 ATT&CK 技术，或评估防御方对对手行为的检测覆盖。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/building-threat-feed-aggregation-with-misp
通过 Docker 部署 MISP，并配置来自 abuse.ch、AlienVault OTX、CIRCL 等源的 feed，对威胁情报做聚合、关联与分发，包括自动 feed 同步，以及基于 STIX/TAXII 与 Splunk、Elasticsearch、SOAR 平台集成。适用于集中管理 IOC 或将多源威胁 feed 接入 SIEM。
io.github.nexu-io/open-design/x-research
针对 X/Twitter 公开舆情的调研，覆盖近期市场、公司、产品或社区讨论。当需求询问 X 上大家在说什么、Twitter 舆情、CT 情绪、公众观点、专家帖子，或围绕某只股票、板块、公司、产品或市场事件的社交反应时使用。
io.github.danielmiessler/LifeOS/Apify
通过 Apify actor 抓取社交平台、商业数据与电商内容——Instagram、LinkedIn、TikTok、YouTube、Facebook、Google Maps、Amazon 及通用网页爬取——并在代码中过滤。适用场景：抓取 Instagram/LinkedIn/TikTok/YouTube/Facebook、Google Maps 销售线索、Amazon 评论、商业智能、多平台社媒监听、竞品分析、线索生成、社媒监控、Apify actor、网页爬取、提取联系人。不适用于 X/Twitter 操作（用 _X）、四级代理递进式抓取（用 BrightData）、真实 Chrome 反爬绕过与 computer use（用 Interceptor）。
io.github.koala73/worldmonitor/fetch-country-brief
按 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码，获取当前的 AI 生成战略情报简报。当用户询问某国当前地缘政治、经济或安全局势摘要时使用。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/performing-brand-monitoring-for-impersonation
跨域名、社交媒体、移动应用与暗网渠道监测品牌仿冒攻击，检测针对组织的钓鱼活动、仿冒站点与未授权品牌使用。
io.github.ClickHouse/clickhouse-js/typescript-lsp
在 clickhouse-js 仓库中使用 TypeScript 语言服务器（typescript-language-server）进行精确的代码智能：转到定义、查找引用、悬停（类型签名与 JSDoc，含 @deprecated 信息）、全工作区符号搜索、补全与逐文件类型诊断。当需要解析符号的实际定义、查找导出 API 的所有用法或跨 packages/* 工作区检查推断类型时，优先使用它而非 grep。该服务器作为根 devDependency 预装——请先运行仓库的 setup 技能（npm install）以填充 node_modules。不要将本技能用于仅依赖 @clickhouse/client 的下游项目；它专用于在本仓库内工作。
io.github.affaan-m/ECC/brand-voice
从真实的帖子、文章、发布说明、文档或站点文案中提炼出基于来源的写作风格画像，并在内容、触达和社媒工作流中复用。当用户希望语气统一、又不落 AI 写作的俗套时使用。
io.github.affaan-m/ECC/connections-optimizer
以先评审再删减的方式重整用户在 X 与 LinkedIn 上的人脉，给出添加/关注建议，并按各渠道特点用用户真实语气起草暖场触达内容。当用户想清理关注列表、朝当前重点方向拓展，或围绕更高信噪比的关系重新平衡社交图谱时使用。
io.github.affaan-m/ECC/recsys-pipeline-architect
使用 xAI 开源的 For You 算法所推广的六阶段 Source→Hydrator→Filter→Scorer→Selector→SideEffect 框架，设计可组合的推荐、排序与信息流流水线。适用于构建任何“为（用户，上下文）选出前 K 项”的系统——社交信息流、内容 CMS、RAG 重排器、任务优先级排序、通知分流、搜索重排、广告排序。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/survey-design
设计问卷工具：题项、量表、作答流程与社会期望偏差。
io.github.sanjeed5/cursor-slidev/cursor-brand
使用官方标识、配色、字体（Cursor Gothic）与语气，为 Cursor 产出符合品牌规范的视觉设计、数据可视化、社交帖、幻灯片与视频。只要在设计与 Cursor 品牌相关的一切 —— 推文、活动物料、图形、片尾卡、加载态、演示文稿、落地页，或任何带有 Cursor 名称的物料 —— 就应使用本技能。
io.github.ruvnet/RuView/ruview-configure
配置 RuView——ESP32 sdkconfig 变体、NVS 配网、WiFi 信道/MAC 过滤覆盖（ADR-060）、边缘智能模块（ADR-041）、sensing-server 开关、多节点 mesh 与 Cognitum Seed 集成。在不改代码的前提下调整已部署 RuView 系统行为时使用。
io.github.garrytan/gbrain/testing
技能校验框架，加上日常的测试套件健康维护与回归洞察。校验技能合规性（frontmatter、manifest 覆盖、resolver 覆盖），按阶段运行项目测试套件（单元、评测、集成、系统健康），对失败进行分类，并产出一份可识别回归的报告。
io.github.danielmiessler/LifeOS/Apify
通过 Apify actor 抓取社交媒体平台、商业数据与电商内容——Instagram 资料/帖子/话题标签/评论、LinkedIn 资料/职位/帖子、TikTok 资料/话题标签/视频/评论、YouTube 频道/搜索/评论、Facebook 帖子/群组/评论、Google Maps 商家搜索并提取联系方式/评论/图片、Amazon 商品/评论/价格，以及配合自定义 pageFunction 提取逻辑的通用多页网页爬取。基于文件的 TypeScript 封装（scrapeInstagramProfile、searchGoogleMaps、scrapeAmazonProduct、scrapeWebsite 等）在返回模型上下文前于代码中过滤与转换数据，相比直接走 MCP 协议可节省 95-99% 的 token。通过 Promise.all 并行查询多平台，支撑社媒监听看板。线索富化流水线：Google Maps → 合格过滤 → 可选 LinkedIn 富化。可同时在 Instagram、YouTube、TikTok 上做竞品分析。适用场景：抓取 Instagram、抓取 LinkedIn、抓取 TikTok、抓取 YouTube、抓取 Faceboo
io.github.danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure/Apify
通过 Apify actor 抓取社交媒体平台、商业数据与电商内容——Instagram 资料/帖子/话题标签/评论、LinkedIn 资料/职位/帖子、TikTok 资料/话题标签/视频/评论、YouTube 频道/搜索/评论、Facebook 帖子/群组/评论、Google Maps 商家搜索并提取联系方式/评论/图片、Amazon 商品/评论/价格，以及配合自定义 pageFunction 提取逻辑的通用多页网页爬取。基于文件的 TypeScript 封装（scrapeInstagramProfile、searchGoogleMaps、scrapeAmazonProduct、scrapeWebsite 等）在返回模型上下文前于代码中过滤与转换数据，相比直接走 MCP 协议可节省 95-99% 的 token。通过 Promise.all 并行查询多平台，支撑社媒监听看板。线索富化流水线：Google Maps → 合格过滤 → 可选 LinkedIn 富化。可同时在 Instagram、YouTube、TikTok 上做竞品分析。适用场景：抓取 Instagram、抓取 LinkedIn、抓取 TikTok、抓取 YouTube、抓取 Faceboo