微信小程序從 0 到上線·全流程閉環：把 AI 寫小程序的環節串成一條線
本文介紹社區 Skill「微信小程序從 0 到上線·全流程閉環」，座標 @user_3ff3c268/miniprogram-ai-fullstack，發佈者 user_3ff3c268，版本 1.0.0，分類 dev-programming，標籤 requires_api_key=false。它定位爲「微信小程序 AI 全棧閉環」的總控，按固定順序編排六個環節：微信小程序協作規範定規則、小程序 Canvas 預覽驗證在開發期看效果、微信支付安全接入、微信通知接入、上線前隱私合規檢查、AI 工作驗收收口出報告。適合要從零交付含支付、通知、隱私合規的微信小程序，或需要連貫 AI 開發規範與驗收流程的場景。已抓取資料中未提供命令行安裝方式、目錄結構與配置字段，文中不編造安裝步驟；典型用法基於官方觸發詞說明。注意支付與通知所需的商戶號、簽名、權限等細節需結合微信官方文檔完成，合規結論會隨平臺政策變化。
閱讀全文本地錄音視頻蒸餾器：video-distill-pipeline
video-distill-pipeline 是 SkillHub 上 knowledge-management 分類的社區 Skill，由 user_7571a6b4 發佈，當前版本 1.6.3。它用 macOS 本地流水線把 mp4/mov 視頻蒸餾成培訓手冊、觀點摘要或案例集等結構化 Markdown 文檔，技術棧爲 PyObjC 抽取音頻 + faster-whisper 離線語音識別 + 任意 LLM 蒸餾 + Markdown 輸出，流程中不需要 API Key、不經過雲端，適合內部培訓、客戶訪談等敏感素材。相比在線轉寫服務加人工整理，它省去了素材外發和中間搬運，相比純離線轉寫工具多出結構化這一步。寫作時官方頁面抓取失敗，安裝命令、配置字段與 5 階段方法論細節需以倉庫內 SKILL.md 爲準；環境限定 macOS，識別質量受 faster-whisper 限制，蒸餾結果依賴所接 LLM。
閱讀全文基於深度學習圖片與文字本地脫敏工具：在 Agent 工作流裏做本地 PII 與截圖脫敏
介紹 SkillHub 社區 Skill「基於深度學習圖片與文字本地脫敏工具」（@user_cf24022c/image-text-desensitization，v1.0.0，it-ops-security，無需 API Key）。說明其通過 smart_desensitize_skill 在本地處理文本、JSON 與圖片（OCR/模糊），SkillHub CLI 安裝到 Cursor/Codex 等 skills 目錄的方式，以及依賴、典型 Python 調用與自動寫入 DESENSITIZE_RULES、MEMORY 的集成注意點。
閱讀全文dsh-consent-guard：用戶同意與授權確認
`dsh-consent-guard` 是 DeepSeek Harness (DSH) 插件，用於檢查用戶同意機制的合規性。該插件主要解決《個人信息保護法》下的常見違規，包括默認勾選、採集無同意、捆綁同意及無撤回入口。它支持通過 CLI 或 npm 安裝，可掃描代碼庫發現潛在風險。需注意，插件僅分析代碼，不判斷實際彈窗、界面理解及必要性，且使用者需自行承擔法律責任。
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