搜索「Lead Generation」的结果

io.clawhub.alti-systems/kling

使用 Kling 2.6 生成 16:9 比例的 5 秒 AI 视频，用于健身宣传、UGC 营销、用户见证和产品演示。

io.clawhub.dowands/reddapi

使用此技能通过 reddapi.dev API 访问 Reddit 的完整数据归档。

io.clawhub.veya2ztn/kameo

使用 Kameo AI 把静态图片生成富有表现力的口播视频。把静态头像/人像转成 5 秒动态视频，具备真实的面部表情、口型同步与动作。当你需要让静态图片动起来、生成 AI 角色视频、演示视觉传达，或从照片生成会说话的虚拟形象时使用。

io.clawhub.jimliu/baoyu-imagine

AI 图像生成，支持 OpenAI GPT Image 2、Azure OpenAI、Google、OpenRouter、DashScope、Z.AI GLM-Image、MiniMax、Jimeng、Seedream 与 Replicate API。

io.clawhub.urrrich/writing-assistant

你是一名通过 MCP 工具管理专业写作者的写作团队负责人。

io.clawhub.ivangdavila/cso

以竞争分析、战略规划、增长路线图和业务组合管理引领战略。

io.github.wshobson/agents/rag-implementation

使用向量数据库与语义搜索，为 LLM 应用构建检索增强生成（RAG）系统。在实现知识锚定的 AI、构建文档问答系统或将 LLM 与外部知识库集成时使用。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-do

通过 cursor-companion.sh 在隔离的 worktree 中把单个写入任务委托给 Cursor Composer，随后由 Lead 评审 diff 并 cherry-pick。当用户调用 cursor:do、说委托给 cursor、让 composer 写、用 cursor 重构、把某个文件的修改交给 Composer 时使用。不要用于：制定计划、仅做代码评审、只读排查，或多任务团队运行（请改用 breezing --cursor 或 cursor:ask）。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-ask

以只读方式委托 cursor-agent（Composer）回答问题、排查代码、讨论设计方案并做对抗性校验。不建 worktree、不做 cherry-pick、也不评审 Lead 的 diff——cursor-agent 锁定在 ask 模式，无法写入。当用户说：问 cursor、让 cursor 校验一下、要第二意见、对抗式评审、设计讨论、用 cursor 排查、cursor:ask 时使用。不要用于：编码实现、重构、修改文件、提交/推送等需要写权限的工作（请改用 cursor:do 或 breezing --cursor）。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-do

通过 cursor-companion.sh 在隔离 worktree 内把单个写任务委派给 Cursor Composer，随后由 Lead 评审 diff 并 cherry-pick。当用户调用 cursor:do、说「委派给 cursor」「让 composer 写」「用 cursor 重构」或把文件编辑交给 Composer 时使用。不要用于：规划、仅评审代码、只读调研或多任务团队运行（改用 breezing --cursor 或 cursor:ask）。

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/cursor-ask

把问题咨询、调研、设计讨论与对抗性 sanity check 只读地委派给 cursor-agent（Composer）。不开 worktree、不 cherry-pick、不评审 Lead diff——cursor-agent 锁定在 ask 模式，无法写入。当用户说：ask cursor、cursor sanity check、要第二意见、对抗性评审、设计讨论、用 cursor 调研、cursor:ask 时使用。不要为实现、重构、文件编辑、commit/push 或任何需要写权限的操作加载（改用 cursor:do 或 breezing --cursor）。

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

shader-dev

io.github.MiniMax-AI/skills/shader-dev

全面的 GLSL 着色器技法，打造惊艳视觉效果——光线步进（ray marching）、SDF 建模、流体模拟、粒子系统、程序化生成、光照、后处理等。

minimax-music-playlist

io.github.MiniMax-AI/skills/minimax-music-playlist

根据用户的音乐口味与生成反馈历史，生成个性化音乐播放列表。任何涉及播放列表生成、音乐口味画像或个性化音乐推荐的请求都会触发。支持多语言触发。

minimax-music-gen

io.github.MiniMax-AI/skills/minimax-music-gen

当用户想生成音乐、歌曲或音频曲目时使用。涉及音乐创作、写歌、歌词生成、音频制作或翻唱的任何请求都会触发；用户提供歌词并希望谱成歌曲，或描述某种情绪/场景并希望配乐时同样触发。支持多语言触发。不用于：播放已有音乐文件、乐理问题，或无生成需求的音乐推荐。

io.github.leonxlnx/taste-skill/brandkit

生成高端品牌指南板、Logo 系统与视觉识别方案。

io.github.leonxlnx/taste-skill/image-to-code-skill

面向 Codex 的图生代码技能，先出设计图再实现网站。

io.github.leonxlnx/taste-skill/imagegen-frontend-mobile

生成 App 原生风格的界面概念与流程设计图，仅出图。

io.clawhub.steipete/mcporter

使用 mcporter CLI 直接列出、配置、认证并调用 MCP 服务器/工具（HTTP 或 stdio），含临时服务器、配置编辑与 CLI/类型生成。

io.clawhub.bert-builder/tavily

使用 Tavily Search API 进行面向 AI 优化的网页搜索。需要全面网络调研、时事查询、域名定向搜索或 AI 生成答案摘要时使用。Tavily 面向 LLM 消费优化：干净的结构化结果、答案生成与原始内容提取。最适合研究任务、新闻查询、事实核查与权威来源收集。

io.clawhub.steipete/gemini

用 Gemini CLI 进行一次性问答、摘要与生成。

io.clawhub.i3130002/edge-tts

使用 node-edge-tts npm 包进行文字转语音，把文本生成音频。支持多音色、多语言、语速调节、音高控制与字幕生成。适用于：(1) 用户以 tts 触发词请求音频/语音输出；(2) 内容需要听而非读（多任务、无障碍、开车、做饭场景）；(3) 用户想指定音色、语速、音高或 TTS 输出格式。

美股分析

v0.1.1

io.clawhub.veeramanikandanr48/us-stock-analysis

全面的美股分析：基本面分析（财务指标、企业质量、估值）、技术面分析（指标、图表形态、支撑/阻力）、股票对比与投资报告生成。当用户要求分析美股代码（如“分析 AAPL”“对比 TSLA 与 NVDA”“给我一份微软的报告”）、评估财务指标、做技术图表分析或寻求美股投资建议时使用。