dbskill 开源敏感词过滤审核 skill,这是我的设计方案
本文介绍了作者开发的 dbs-content-risk-check Skill,用于检查发布内容的风险。作者指出传统敏感词查找的局限,并详细阐述了该 Skill 的检查流程:先确认发布平台,再识别机器审核触发点,分析整句话的意图,确保判断有依据,最后给出局部修改建议。该 Skill 旨在精准识别风险,避免过度修改,并支持误判反馈。
本文介绍了作者开发的 dbs-content-risk-check Skill,用于检查发布内容的风险。作者指出传统敏感词查找的局限,并详细阐述了该 Skill 的检查流程:先确认发布平台,再识别机器审核触发点,分析整句话的意图,确保判断有依据,最后给出局部修改建议。该 Skill 旨在精准识别风险,避免过度修改,并支持误判反馈。
文章详细介绍了敏感词过滤Skill的设计思路、检查流程和安装方法,信息密度高,实用性强,且对传统敏感词工具的局限性有深入分析,观点新颖,时效性高,结构清晰易读。
作者开源了一个名为 Story Studio 的 AI Agent Skill,用于自动化生产历史/人物故事类短视频,涵盖选题策划、黄金钩子文案、豆包大模型配音、毫秒级字音对齐、三套画风分镜生图、自动生成剪映草稿等全链路。作者靠该流水线在视频号实现单条爆款播放100W+、单日带货4000+的战绩。文章详细拆解了各环节实操方法,并分享图书带货、银发健康产品、创作者分成计划、私域导流等四条变现路径,强调工具完全免费开源。
作者实测 EverMind 的 EverOS Cloud——一个定位为 Agentic AI 的记忆操作系统。文章指出 RAG 式对话检索不等于经验提取,EverOS 将记忆分为 Episodes、Profiles、Cases、Skills 四类。作者用 Python API 模拟 FFmpeg 渲染报错(width not divisible by 2)场景:仅提交对话叙述只产生 Episode;提交完整的 tool_calls 执行轨迹后,系统成功生成结构化 Agent Case,并可用不同措辞的新查询检索到该 Case。测试验证了'执行轨迹→Case 提取→语义检索'链路,但 Skill 的生成与端到端复用仍待验证。作者认为 agent 记忆的价值在于保留可复用的工程经验,而非扩大上下文窗口。
文章系统梳理了面向 Codex、Claude Code、Openclaw 等终端 Agent 的自媒体运营 Skill 清单,共 20 个,覆盖自媒体全流程:选题策划、文章排版与配图、视频剪辑与分发、以及小红书、公众号、抖音、B站、YouTube、推特等平台的运营。每个 Skill 附 GitHub 仓库地址、星标数、功能说明和一键安装指令,并指出使用时的坑点,如不要全装导致 context 膨胀、版本兼容、商业授权限制等。作者强调星标仅供参考,合手才是好工具,帮助个人创作者用 AI Agent 搭建一人内容生产线。
AI博主黄白针对自媒体视频频繁被平台卡审限流、且平台不告知具体原因的痛点,开源了一个名为「过审」的 Claude Code/Codex Skill。该工具将各平台公开审核规范整理入知识库,结合作者自身实践经验迭代,可同时检查视频的语音、字幕和画面,输出包含原文、时间点、依据和修改建议的风险表,显著降低卡审概率。由于平台规则多变,作者邀请用户共同提交 PR,把真实卡审反馈整理成案例,持续完善审核规则库,帮助更多人顺利过审。
这是一篇面向 AI 项目决策者的科普文章,无需技术背景,逐层拆解 AI Agent 的十三层结构。作者从核心三要素(模型、上下文、工具)讲起:模型是无状态、只会预测下一个词的神经网络;上下文包含系统提示、技能、规则、工具定义等,按 token 计费;工具在用户侧运行。后续层涵盖如何优化输出质量(上下文卫生、专有信息、大小与位置)、什么是 Agent、幻觉、知识库、记忆、Harness、子代理、长时循环、评估、交互式与无头模式、助手与自主 AI 的区别,以及 Skill 的价值。所有数据均来自已发表论文或标注为厂商声明的文档,文末附向团队提问的清单与要点总结。
本文是一篇 LightVela 平台的保姆级教程,教读者从零搭建一个类似 Meta Muse 的 Personal AI Agent。LightVela 是腾讯轻量云团队推出的云端 Agent 托管产品,核心是 Hermes Agent,无需自建服务器。教程涵盖八个步骤:创建 Hermes Agent、接入微信等聊天通道、配置可更换的大模型(DeepSeek、Qwen、Claude 等)、通过 SOUL.md 定义人设、培养长期记忆、安装 Skill 扩展能力、设置定时任务让 Agent 主动干活,以及使用云存储管理资料。作者强调模型只是可更换的'大脑',Agent 本体才是核心,并提醒用户注意操作审批和密钥安全。文章指出 AI 正从偶尔打开的聊天框演变为长期在线、了解用户、持续工作的 Agent。
本文针对中小餐饮商家,介绍如何用WorkBuddy AI办公Agent解决日常经营难题。作者指出中小餐饮面临食材、房租、人工三大成本压力,且数字化程度低。文章梳理了四个典型应用场景:一是采购小票对账,通过拍照上传自动生成采购台账;二是老客召回与点评口碑管理,用AI做会员分层、生成召回话术,并借助餐饮点评分析Skill处理差评;三是营业复盘,按周输出经营分析,结合菜单四象限方法优化菜品结构,还可生成经营看板网页;四是宣传物料制作,AI生成朋友圈文案与海报配图。每个场景均附提示词模板与推荐Skill技能,强调需根据自身情况调整,注意数据核对与合规风险。
作者为解决群消息爬楼、客户聊天复盘、内容存入知识库等痛点,开源了 WeChatBridge(微信流)工具。该工具可将选中的微信聊天记录转发到 Codex、Claude Code、豆包等 AI Agent,也可存入 Obsidian 或剪贴板。支持为不同聊天群配置不同处理场景和提示词,配合 Skill 读取文章、PDF 等生成摘要,并保留操作记录便于二次转发。工具不主动读取微信、本机处理数据,由用户自主选择转发目标。项目基于 Dukou 开源项目二次开发。
作者分享在开发 APP 时使用的 Apple Design Skill,它将 Apple WWDC 设计分享中的界面与动效原则整理成 AI 指导,帮助改善界面层级、反馈和整体连贯性,效果接近苹果原生 App 风格。该 Skill 来自 Linear 设计师 Emil Kowalski 开源的 AI Agent Skills 项目(GitHub Star 近 4w),还包括设计工程总则、动画制作与审查、原型方案生成、移动端网页优化、Swift 编写、UI 组件库选择等多个实用 Skill,适合前端与设计开发场景使用。
文章介绍开源工具 Last30Days Skill,它能聚合 X、Reddit、YouTube 等平台近30天的社区讨论,过滤低质量噪音,输出带原始来源引用的调研结果。作者列举了8个落地场景:内容选题雷达、热点舆情复盘、投研与行业信号捕捉、市场竞品动态追踪、Prompt/AI 实操案例研究、产品横向对比、开源项目与技术选型、以及 BD 会前尽调,帮助用户快速找到真实热点、避免信息过旧和选题低效问题。
本文是 Nous Research 开源个人 AI Agent Hermes 的深度配置教程。作者从私人助理定位出发,介绍了 Hermes 的核心能力:通过 /learn 学习资料生成技能、后台复盘积累经验、旧会话检索、子任务委派与审阅等。文章对比了 Hermes 与 Grok Bot 的差异,强调 Hermes 在模型自选、数据自主掌控和可迁移性上的优势。教程涵盖各平台安装与模型接入步骤、工作区目录规划、.hermes.md 资料管理约定、工具集按职责开启、Firecrawl 网页服务配置等最优设置,并预告后续将分享 5 个私人助理实用 Skill 及海外玩家的生活场景 AI 用法。