smart-chart-studio：先問需求、再畫圖的圖表生成 Skill
smart-chart-studio 是社區版圖表工作流 Skill，由 @user_df210223 發佈，版本 1.0.1，分類 data-analysis。它把需求澄清前置：通過 4 輪問答收集業務目標、圖表類型、數據口徑和格式要求，再由 14 個意圖類別自動路由到 4 個渲染引擎，並做視覺增強和企業格式合規，定位是先問再畫，不是數據轉圖表工具。資料標註 requires_api_key=false，無需額外配置 API Key。本文說明其核心能力、安裝入口與預期交互流程，並指出四輪問答交互輪次多、路由細節需查閱官方頁面等限制。
閱讀全文專利申請分析與撰寫｜簡詩 AI：輔助寫專利申請文件的 Skill
這是一個名爲「專利申請分析與撰寫｜簡詩 AI」的社區 Skill，座標 @user_fccf428b/patent-lawyer-agent，由 user_fccf428b 發佈，版本 1.0.1，分類 professional，評分 100000，下載 1111。它提供知識產權指導和專利分析，輔助撰寫專利申請文件，需要配置 API key。官方簡介明確聲明非法律建議，關鍵結論需諮詢持證專利律師。本文介紹其定位、已覈實的能力、啓用前的確認步驟、合理使用方式與適用限制。官方頁面未提供可覈實的安裝命令和可復現示例，文中不做虛構。
閱讀全文dsh-ps-preflight：Agent 執行 PowerShell 前的靜態分級與審計
dsh-ps-preflight 是 DSH 社區 admin-security 插件，在 pwsh/powershell 工具調用前通過 tools/pre-execute 做零依賴、離線的靜態風險分級（none/low/medium/high），覆蓋刪除、覆蓋、下載、憑據等規則，high 檔需面板或 harness 二次確認，全量寫入 JSONL 審計。默認 enforce 即用，支持 audit 只記不攔。本文基於官方 README 介紹安裝命令、配置項、面板用法與能力邊界，並說明其與 dsh-warden 的差異。
閱讀全文滿意度調研問卷生成器：一份帶評分計分的單文件 HTML 問卷
本文介紹 SkillHub 上的社區 Skill「滿意度調研問卷生成器（滿意度問卷）」，座標 @user_af163eaa/z-satisfaction-survey，版本 1.0.0，分類 dev-programming，requires_api_key=false。該 Skill 面向需要發滿意度調研（客戶/員工/服務評價）的場景，產出自包含的單文件 HTML 問卷，包含 NPS 0-10 打分、CSAT 量表題和開放題，提交時在本地完成算分，無需後端或問卷平臺賬號。觸發場景爲提到「滿意度問卷 / NPS調研 / 服務評價表 / 滿意度調查 HTML」。文章給出核心功能、啓用方式、典型用法，以及適用場景與注意事項，包括題型範圍、本地算分不帶服務端落庫、當前安裝量爲 0 等。
閱讀全文dsh-pet-ledger：用 DSH 真實會話事件驅動的寵物賬本
dsh-pet-ledger 是 DeepSeek Harness 插件，成就僅來自 tools/result、agent/status、session/event 等真實事件，涵蓋連續失敗、長任務、測試紅轉綠、提交推送四類系列。每條成就可展開會話與工具調用證據；演示卡帶水印且不落盤。要求 DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0，MIT 許可，數據默認存於本機 pet-ledger.json。
閱讀全文數據質量診斷：給 CSV/Excel 做一次體檢
數據質量診斷是一個社區來源的 Agent Skill，座標 @user_053d27d0/data-profiler-zx，版本 1.0.0，分類 data-analysis。它能分析 CSV/Excel 文件，輸出描述統計、完整性/唯一性/一致性/有效性/時效性五維質量評分，並檢測異常值與格式問題，最終生成 HTML 報告。文章說明其定位、五項核心能力、無需 API Key 的加載方式與典型調用時機，並指出五維評分權重未公開、來源爲 community、安裝量爲 0 等使用注意點。
閱讀全文dsh-market-card：把倉庫 README 排成可上架的雙語市場卡片
dsh-market-card 是 dingchenhui0618-arch 維護的 DSH 客戶端插件與獨立 CLI，讀取 README.md、package.json 與 docs 截圖，生成 1200px 寬中英雙語市場卡片，輸出自包含 HTML、Chrome/Edge 渲染的 2x PNG、可粘貼的 card.md 及帶來源的 card.json。支持 --strict 與 market-card.json 覆蓋啓發式提取，不做機器翻譯。安裝：dsh plugin --profile <profile> add dsh-market-card。
閱讀全文財經晨讀：把晨間摘要轉成當日板塊判斷與操作建議
財經晨讀是 SkillHub 上的 A股每日晨讀分析助手，發佈者 user_74075f59，版本 1.0.1，來源 community，分類 professional，標籤 requires_api_key=false。它面向盤前晨讀場景，把當日晨間摘要整理爲板塊判斷、明確操作建議和風險提示，適合有晨讀習慣、希望快速形成結構化結論的投資者。已抓取資料未提供統一 CLI 安裝命令或 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的分端差異，使用時可先通過 SkillHub 座標 @user_74075f59/hana 或官方地址覈對版本與啓用方式。需要注意資料未說明數據源、回測表現或準確率，操作建議不應被當作確定收益承諾。
閱讀全文科學減重：自然語言減脂打卡的 Skill
「科學減重」是一個面向通用 SKILL.md 格式的社區 Skill，座標 @user_a6274128/slowshed，版本 1.0.0，分類 life-service，來源 community。它參考《你是你喫出來的》《我的最後一本減肥書》、B 站 UP 主「好人鬆鬆」等觀點，把減脂拆成科學飲食搭配、陪伴打卡、量化成果三件事。核心功能包括自然語言記錄體重、三餐和運動，覈算嘴饞零食熱量，查詢今天還能喫多少，以及每週減脂復盤；強調每週減約 1% 體重、半年週期、每天都要喫主食/肉蛋奶/油脂、睡好覺減得更快。它自動換算份量並用口語化輸出，適合不想稱克重、看不懂熱量術語的小白。官方頁面標籤爲 requires_api_key=false，即使用不需要額外 API Key；資料中沒有可覈實的安裝命令，啓用時以官方頁面或官方地址爲準。使用前需注意它是社區發佈 Skill，不構成醫療建議，效果依賴用戶持續記錄三餐、體重和運動。
閱讀全文dsh-liars-dice：在 DSH 裏玩中文吹牛骰子，Agent 可上桌也可當裁判
dsh-liars-dice 是 dingchenhui0618-arch 爲 DeepSeek Harness 編寫的 Liar's Dice 插件，支持 2–6 人熱座、Agent 對手與開盅裁判、叫價開盅回放，以及可關閉的二項分佈概率面板。安裝命令爲 dsh plugin --profile 指定 profile 後 add github:dingchenhui0618-arch/dsh-liars-dice，需 DSH >=0.2.1-rc.2 且 <0.3.0，MIT 許可，尚未發 npm。適合本地體驗詐唬對局與觀察 Agent 叫價行爲；牌桌僅在 host 內存，非在線房間。
閱讀全文Full-Paper Markdown Reader — Router：面向論文全文的中英對照 Markdown 閱讀器 Skill
介紹 Full-Paper Markdown Reader — Router：把 PDF、DOI、arXiv、出版商 HTML 或粘貼文本形式的論文轉成全文中英對照、公式渲染、圖表歸位且每塊帶來源錨點的 Markdown。文章覈對了 SkillHub 資料頁的座標、版本、發佈者、分類、標籤和簡介，說明核心功能、觸發場景、適用注意事項，並如實標註安裝命令未能覈實。
閱讀全文每日復盤鍊金爐：把一句工作記錄變成可複用的復盤卡
每日復盤鍊金爐（@user_69f3cf82/professional-capital-system）是一個面向個人工作復盤的 Agent Skill，由 user_69f3cf82 發佈，community 來源，分類 business-ops，版本 1.0.7，標籤 requires_api_key=false，無需額外 API Key 配置。它的工作方式是接收一句今天干了什麼，走 IPO-D-G-A 閉環（錄入→追問→彙報→決策→成長→資產），產出帶影響力分級和 ROI 分層的復盤卡，同時把項目記憶、認知突破、SOP 資產寫入個人資本賬戶。區別於泛聊式復盤，它內置確定性裁決腳本：一句話判定 S+/S/A/B/C 五檔影響力層級，自動觸發三層 ROI 追問，並用 Q1-Q8 質量門自檢約束輸出質量。觸發方式有四類：直接輸入工作記錄或日報、說今日復盤/週報/月報、調取項目記憶卡、要求 ROI 分析或戰略決策支持。本文說明了核心功能、官方地址和 SkillHub 頁面、觸發用法，並指出兩處需注意的限制：輸入質量決定分級與 ROI 追問的有效性；評分與下載數在不同統計時點存在口徑差異，應以官方頁面爲準。
閱讀全文dsh-compress-bench：在 DSH 裏用鏡像 A/B 量化上下文壓縮
dsh-compress-bench 是 dingchenhui0618-arch 爲 DeepSeek Harness 提供的本地鏡像 A/B 量具：在只讀 fixture 沙盒中固定模型與 temperature，先關壓縮、再開壓縮各跑一遍，輸出本地估算輸入 token、輪數、工具成功率、事實覆蓋與答案差異，並生成 dsh-compress-bench/report@1 的 JSON 與對比 SVG。適合在換模型或壓縮器前用可復現證據權衡省 token 與代價；需 DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0，通過插件管理安裝 github:dingchenhui0618-arch/dsh-compress-bench 或本地構建目錄。
閱讀全文dsh-tailnet-ingress：把迴環 Web UI 接到本機私有與隧道 IPv4
dingcang 維護的 DSH 客戶端插件 dsh-tailnet-ingress，在本機私有、CGNAT（含 Tailscale 100.x）及 198.18.0.0/15 等 IPv4 上監聽，將 TCP 透明管道到 127.0.0.1 上的 Web 監聽器；默認 autoDetect 讀取網卡表，port 跟隨 dsh web。安裝可用 npm 或 github:dingcang/dsh-tailnet-ingress。多地址可達不等於 API 放行，需配合 --trusted-host。MIT 許可，版本見 package.json 1.2.2。
閱讀全文合同法律合規審覈：把中文合同的合規初篩接進 Agent 流程
本文介紹 Skill「合同法律合規審覈」（@baitongai/contract-legal-compliance-review），由百通AI服務平臺發佈，版本 1.0.3，分類 professional。它能審覈中文合同在法律合規、效力、權利和完整性四個維度的風險，並通過法律之星 API 以現行法規原文覈驗法律依據，支持 TXT、Markdown、DOCX、普通 PDF 和掃描 PDF 輸入。資料中標註 requires_api_key=true，需先準備 API 密鑰；官方頁面未提供安裝命令和可復現示例，正文如實說明，不編造配置項與調用代碼。該 Skill 不適用於工商、訴訟、信用、簽章或審批流盡調，輸出屬於初篩，不構成法律意見。
閱讀全文dsh-tui-workspace-sidebar：dsh-TUI 按工作區收件箱側邊欄
社區插件 dsh-tui-workspace-sidebar 爲 dsh-TUI 0.17.0 提供右側收件箱面板，按工作區展示運行中、未讀、待回答與近期已讀會話，支持跳轉、標記已讀與在工作區新建會話。安裝命令爲 dsh plugin --profile dsh-tui add dsh-tui-workspace-sidebar，當前版本 0.1.2（MIT）。插件僅使用公開宿主接縫，本地持久化狀態於 ~/.dsh-tui/workspace-sidebar.json，無網絡遙測。
閱讀全文drawio-to-visio：把 Draw.io 圖紙本地轉成可編輯 Visio VSDX
drawio-to-visio 是一個發佈在 SkillHub 社區、由 user_400639b0 維護的 Skill，版本 1.0.1，分類 dev-programming。它解決的具體痛點是：客戶給的 Draw.io/diagrams.net 圖紙（.drawio/.xml）需要交付成 Visio 可編輯文件，但內容有保密約束不能上傳到在線轉換站，手工重畫又太慢。它的做法是本機瀏覽器自動化解析並輸出可編輯 VSDX，同時做結構與頁面內容校驗，保證結果是真 Visio 文檔而不是截圖。觸發場景包括轉換、導出、批量轉換或交付 VSDX。頁面標註 requires_api_key=false，不需要額外申請 API key。本文按官方簡介整理了它的核心功能、可復現用法和適用邊界，並如實說明已抓取資料中缺少具體安裝命令與配置字段，建議以官方頁面和 SKILL.md 爲準。
閱讀全文QBuddy（dsh-qbuddy-prompt-enhance）：輸入框一鍵把草稿改寫成更可執行的提示詞
QBuddy 是 DSH 客戶端插件，在輸入框右側提供增強按鈕：讀當前草稿，經一次獨立 LLM 調用改寫成更清晰、更可執行的提示詞並寫回輸入框，不參與對話歷史。支持 Qoder 到 WorkBuddy 擴寫四檔內置預設、不限數量自定義 preset，以及增強專用的模型與思考強度菜單快切。桌面版需通過設置或 install_bundle 安裝；Web/CLI 可用 github:dhdkfkfkf/dsh-qbuddy-prompt-enhance。MIT 許可，維護者 dhdkfkfkf。
閱讀全文安卓圖片處理 壓縮轉換 批量優化：給安卓開發者的圖片處理規範流程
本文介紹面向安卓開發者的圖片處理 Skill「安卓圖片處理 壓縮轉換 批量優化」（座標 @user_a10ab3ad/imagecraft-android）。它由社區發佈者 user_a10ab3ad 維護，分類 dev-programming，當前版本 1.0.3，標籤 requires_api_key=false。Skill 定位是把圖片壓縮、格式轉換與批量處理整理成規範流程，幫助開發者在上傳頭像、分享圖片、批量處理幾十上百張圖時減少參數選擇、格式決策和邊界情況的重複試錯。核心功能包括圖片壓縮、格式轉換（含 WebP 等安卓常用格式）、批量優化三塊。安裝方面基於通用 SKILL.md 格式分發，官方資料未給出具體安裝命令，因此只說明獲取 SKILL.md、放入客戶端 Skill 目錄或按文檔加載、在對話中觸發任務的通用方式；由於 requires_api_key=false，無需配置 API Key。典型用法上，官方資料未提供可復現的命令、腳本或參數樣例，文章如實說明不編造示例，只給出明確任務類型、按規範執行、覈對結果的流程。適用場景爲需要批量壓縮轉換圖片的安卓開發者、希望流程可複用的團隊，以及用 AI 助手處理圖片任務的場景；注意點包括未說明對 Glide、Coil、BitmapFactory 等圖片庫的依賴、批量內存與線程策略細節未展開、數據來自社區發佈需自行覈對。文章給出官方地址與 SkillHub 頁面地址供進一步查閱。
閱讀全文dsh-llm-token-usage：在 DSH 裏統計 Token 用量與參考費用
dsh-llm-token-usage 是 DSH 客戶端插件，通過 ctx.sessionQuery 只讀聚合本 harness 的 LLM token 與參考費用，提供左側欄儀表盤、斜槓命令、會話膠囊與 llm_token_usage 工具。支持按天/模型/工作區/會話報表、CSV 與 HTML 導出、平臺餘額與本地價表估算，插件更新時可自動同步參考價。本文基於 GitHub README 與 package.json 介紹安裝命令、典型用法、配置項與安全口徑。
閱讀全文DSH Soul Seed：本地人設、心情與記憶的工作流插件
dsh-soul-seed（v0.11.10）是 DGcoin0415 爲 DeepSeek Harness 發佈的工作流向擴展：通過 Web 面板十問生成 persona.md，配合六維心情、長期記憶、按人賬本與記憶樹（根枝落葉修枝），並提供 12 小時會話分頁、向量回憶、靈魂包遷移及接話篩子等 CLI。文章基於 GitHub README 與 SkillHub 條目整理安裝注意、典型命令與適用場景。
閱讀全文高端住宅地產投資定位與好房子方案策劃：住宅地產全流程 AI 策劃助手
這是一個面向住宅地產投資決策的 AI 策劃 Skill，由社區開發者 user_f1869d8e 發佈在 SkillHub 上，版本 1.0.0，分類 business-ops，無需額外 API key。它以行業頭部方法論爲藍本，覆蓋六大核心能力：城市六維研判、地塊五維加權評分（區位30%/配套25%/規劃20%/市場15%/開發10%）、五類客羣客戶畫像、產品定位與戶型配比、十維度好房子方案、完整經濟測算與敏感性分析。內置 100+ 國標行標索引、2023—2025 好房子政策時間線和頭部房企方法論彙編，可生成城市研判、地塊評估、客戶畫像、產品定位、好房子策劃、經濟測算、投資決策七類專業報告。文章說明其能力邊界、啓用方式和適用注意事項。
閱讀全文博客寫作助手：按作者自己的語氣寫博客
SkillHub 上的博客寫作助手（Blog Writer，座標 @tomstools11/blog-writer，v0.1.0，MIT-0）由 tomstools11 發佈在 ClawHub，分類 content-creation，評分 100000、下載 14291。它以 references/blog-examples/ 裏作者已發表文章校準語氣、用詞、結構與長度，走五步流程：收集話題與資料、參照 style-guide.md 起草、按反饋迭代、發佈到 Notion（TS Notes 庫，Type=Writing，寫死數據庫 ID 與項目頁，技能規定此步不執行即算失敗）、定稿存入示例庫並維持 20 篇上限。安裝用 openclaw skills install @tomstools11/blog-writer，無需 API Key。注意示例庫初始爲空需先放入作者文章。
閱讀全文Teams消息自動化管理｜簡詩 AI：把頻道消息發送與工作流觸發收進一個 Skill
本文介紹社區 Skill「Teams消息自動化管理｜簡詩 AI」（座標 @user_fccf428b/microsoft-teams-automation，版本 1.0.1，分類 office-efficiency）。該 Skill 把 Microsoft Teams 頻道消息發送、格式化內容推送和團隊協作工作流觸發包裝成可調用能力，用於替代手寫 Bot 或腳本的重複對接。文中核實了發佈者歸屬、三項核心功能與 requires_api_key=true 這一前提，並說明寫作時官方頁面與 SkillHub 頁面均抓取失敗，因此不提供無法覈實的安裝命令與配置項，僅給出官方地址作爲啓用入口。結尾給出適用場景：適合做重複消息推送與流程觸發的人；限制包括社區來源需自行評估權限、版本較早、需自備 API Key 且 Key 渠道未說明、安裝數爲 0。
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