从小红书/公众号/榜单中提取并沉淀“Agent Skills”的可执行方案
在无法直接核验跳转链接内容的前提下，给出可落地的采集-抽取-验证-发布流水线与落库模板
整理多来源 Agent Skills，抽取结构化并入库
AgentSkillsskills库内容提取ObsidianRemotion视频生成
TL;DR
- 我这里将“skills”定义为：可被 AI Agent/自动化流程复用的任务模块（提示词模板、脚本、工具封装）；不是“个人能力清单”。
- 你提供的线索覆盖：Agent Skills 聚合/热榜（提到 skills.sh、Vercel 24h 热度榜）、Research Skills 开源（提到“82 个 research skills”）、视频相关 skills（含 Remotion 与一篇公众号“视频 skills”）。原文链接目前无法在线核验。
- 不建议在未拿到正文前“凭印象列技能名”；更稳妥是先把原文采集到本地，再让 LLM 做结构化抽取并保留可回溯的 source 片段。
- 本报告给出：统一的 skill schema、抽取提示词要点、Remotion 类视频 skill 的 PoC 路径，以及如何把这些条目沉淀到 Obsidian/GitHub 并可检索发布。
Key Insights
- 这些来源的“skills”很可能混合了三种形态：可执行工具（如视频渲染/自动化脚本）、方法论/检查清单（如 UI 质量提升）、资源聚合/榜单（热度排行/目录）。必须在 schema 中区分 type，否则难以复用与测试。
- “装了这个 skills 什么都有了”的表述通常意味着“安装器/技能包/注册表”思路：需要明确运行时、依赖、版本、权限（读写文件/调用网络/调用第三方 API）。
- 你希望把 UI 提升技巧也纳入 skills，说明 skills 库不应只收“代码工具”，还应支持“交付物模板”（如 UI 评审清单、Vibe Coding 提示词、组件规范）。
- 若要复刻“Vercel 24h 热度榜”效果，技能条目除内容外还要有可度量的元数据：更新频率、使用量代理指标（stars/下载/引用/站点访问）、最后验证时间与可运行状态。
Playbook
- 明确目标与边界：skills 的消费端是谁（Cursor/Claude/自建 Agent/Obsidian），以及每条 skill 的最小验收标准（能跑通/能复述/能产出可交付物）。
- 采集原文并可回溯：对每个 xhslink/公众号页做“标题+正文+关键图/表”复制与截图，记录 source_url、采集时间、是否需要登录；注意遵守平台条款与版权边界（尽量抽取结构与要点，不整段搬运）。
- 结构化抽取与去重：用 LLM 将正文转成统一 YAML/JSON；要求输出包含：name、type、trigger、inputs、steps、outputs、deps、quality_checks、source（含原文片段/定位），并做同义合并（例如“视频生成/短视频/Remotion 渲染”）。
- 验证、发布与索引：对可执行类 skill 做 PoC（最少一次成功运行日志）；对方法论类 skill 做示例输入输出；在 GitHub 建目录与自动生成索引（README/站点搜索），用 GitHub Actions 做 lint、去重、构建与定时更新。
id: <slug>
name: <技能名称>
type: executable | playbook | directory
category: agent | research | video | ui | growth
trigger: <何时使用/用户意图>
inputs:
- <输入1>
tools:
- <工具/依赖，例如 node, python, remotion>
steps:
- <步骤1>
outputs:
- <输出物，例如 mp4_path / report_md>
quality_checks:
- <如何验收，例如“渲染成功且时长正确”>
source:
url: <原文链接>
note: <无法在线核验/已人工复制/需登录>
Diagrams
Options
- 方案 A（本报告采用）：skills=Agent 可复用模块；用 YAML/JSON 定义接口，代码/提示词实现分离，面向工具调用（适配 LangChain Tools / OpenAI/Anthropic 工具调用等）。
- 方案 B（另一种定义分支）：skills=“个人/团队技能与方法论清单”；以 Obsidian 笔记为主（模板+示例+清单），不追求可执行，只追求可复用表达与检索。
- 方案 C：先做“目录型 skills（directory）”；不抽正文，只做带标签的链接索引与摘要，等需要时再深挖抽取，成本最低但复用度较弱。
- 方案 D：做“安装器/技能包”路线（接近你提到的“装了这个 skills 什么都有了”）；需要额外解决：依赖管理、权限、跨平台、版本与安全审计，适合后期规模化。
Expert Views
- 开源维护者（paraphrase）：更看重贡献门槛与一致性；建议用 frontmatter/YAML schema + linter，把“如何新增一个 skill、如何验收、如何标注来源/许可”写成 CONTRIBUTING。
- AI Agent 工程师（paraphrase）：关注可控与可测试；可执行 skill 要有确定的输入输出、幂等性、失败重试/超时策略，并把外部 API key 通过环境变量注入，避免写死。
- 产品/增长运营（paraphrase）：热榜与案例（“三个月做到 700”）的价值在“分发路径可复用”；建议每条热门 skill 配 1 个 Demo、1 个 30 秒动图/短视频、1 个一键运行方式，提升传播与转化。
- 合规/版权顾问（paraphrase）：平台内容二次分发风险高；更稳妥是“抽取结构化要点 + 链接回原文 + 自己补充可运行实现”，避免直接搬运原文完整段落与图片。
Evidence & Confidence
- “来源包含 xhslink 多条链接 + 公众号 1 条链接 + 与 skills/sh/热榜相关描述”置信度：high（直接来自你在 GitHub issue 的记录）。
- “Remotion 可用于代码生成视频，适合作为视频类 skill 的实现底座”置信度：high（Remotion 为公开项目与常见用法）。
- “xhslink/公众号正文内容与具体 skill 列表无法在当前对话中直接核验，因此不能给出精确 Top10/82 条明细”置信度：high（当前未提供正文，且跳转内容需在线访问/登录）。
- “Vercel 存在 24 小时 skills 热度榜/skills.sh 是聚合站或工具”置信度：low（仅来自转述且未提供可核验的官方链接；需你补充页面截图或可访问 URL）。
Next Steps
- 你把每个链接的正文（或复制文本/截图）贴到同一处（一个文档或 issue comment）；我即可按 schema 批量抽取成结构化条目并输出可直接入库的 YAML/MD。
- 选定落库形态：推荐“Obsidian note + YAML frontmatter + GitHub 版本管理”，并用 Dataview/自建脚本生成索引与标签页。
- 先从 1 条视频类 skill 打样（Remotion）：明确输入（脚本/分镜/素材）、输出（mp4）、依赖（node/remotion）、验收（渲染成功/时长），跑通后再扩展到“82 research skills/Top10 agent skills/UI 提升”。
- 补齐发布与增长闭环：为每条 skill 生成 1 个最小 Demo、1 个一键运行命令、1 个失败排查段落；之后再考虑热榜（按 stars/更新频率/使用量代理指标）。
Details (Optional)
Details
TL;DR
- 我这里将“skills”定义为：可被 AI Agent/自动化流程复用的任务模块（提示词模板、脚本、工具封装）；不是“个人能力清单”。
- 你提供的线索覆盖：Agent Skills 聚合/热榜（提到 skills.sh、Vercel 24h 热度榜）、Research Skills 开源（提到“82 个 research skills”）、视频相关 skills（含 Remotion 与一篇公众号“视频 skills”）。原文链接目前无法在线核验。
- 不建议在未拿到正文前“凭印象列技能名”；更稳妥是先把原文采集到本地，再让 LLM 做结构化抽取并保留可回溯的 source 片段。
- 本报告给出：统一的 skill schema、抽取提示词要点、Remotion 类视频 skill 的 PoC 路径，以及如何把这些条目沉淀到 Obsidian/GitHub 并可检索发布。
Key Insights
- 这些来源的“skills”很可能混合了三种形态：可执行工具（如视频渲染/自动化脚本）、方法论/检查清单（如 UI 质量提升）、资源聚合/榜单（热度排行/目录）。必须在 schema 中区分 type，否则难以复用与测试。
- “装了这个 skills 什么都有了”的表述通常意味着“安装器/技能包/注册表”思路：需要明确运行时、依赖、版本、权限（读写文件/调用网络/调用第三方 API）。
- 你希望把 UI 提升技巧也纳入 skills，说明 skills 库不应只收“代码工具”，还应支持“交付物模板”（如 UI 评审清单、Vibe Coding 提示词、组件规范）。
- 若要复刻“Vercel 24h 热度榜”效果，技能条目除内容外还要有可度量的元数据：更新频率、使用量代理指标（stars/下载/引用/站点访问）、最后验证时间与可运行状态。
Playbook
- 明确目标与边界：skills 的消费端是谁（Cursor/Claude/自建 Agent/Obsidian），以及每条 skill 的最小验收标准（能跑通/能复述/能产出可交付物）。
- 采集原文并可回溯：对每个 xhslink/公众号页做“标题+正文+关键图/表”复制与截图，记录 source_url、采集时间、是否需要登录；注意遵守平台条款与版权边界（尽量抽取结构与要点，不整段搬运）。
- 结构化抽取与去重：用 LLM 将正文转成统一 YAML/JSON；要求输出包含：name、type、trigger、inputs、steps、outputs、deps、quality_checks、source（含原文片段/定位），并做同义合并（例如“视频生成/短视频/Remotion 渲染”）。
- 验证、发布与索引：对可执行类 skill 做 PoC（最少一次成功运行日志）；对方法论类 skill 做示例输入输出；在 GitHub 建目录与自动生成索引（README/站点搜索），用 GitHub Actions 做 lint、去重、构建与定时更新。
id: <slug>
name: <技能名称>
type: executable | playbook | directory
category: agent | research | video | ui | growth
trigger: <何时使用/用户意图>
inputs:
- <输入1>
tools:
- <工具/依赖，例如 node, python, remotion>
steps:
- <步骤1>
outputs:
- <输出物，例如 mp4_path / report_md>
quality_checks:
- <如何验收，例如“渲染成功且时长正确”>
source:
url: <原文链接>
note: <无法在线核验/已人工复制/需登录>
Expert Views
- 开源维护者（paraphrase）：更看重贡献门槛与一致性；建议用 frontmatter/YAML schema + linter，把“如何新增一个 skill、如何验收、如何标注来源/许可”写成 CONTRIBUTING。
- AI Agent 工程师（paraphrase）：关注可控与可测试；可执行 skill 要有确定的输入输出、幂等性、失败重试/超时策略，并把外部 API key 通过环境变量注入，避免写死。
- 产品/增长运营（paraphrase）：热榜与案例（“三个月做到 700”）的价值在“分发路径可复用”；建议每条热门 skill 配 1 个 Demo、1 个 30 秒动图/短视频、1 个一键运行方式，提升传播与转化。
- 合规/版权顾问（paraphrase）：平台内容二次分发风险高；更稳妥是“抽取结构化要点 + 链接回原文 + 自己补充可运行实现”，避免直接搬运原文完整段落与图片。
Options
- 方案 A（本报告采用）：skills=Agent 可复用模块；用 YAML/JSON 定义接口，代码/提示词实现分离，面向工具调用（适配 LangChain Tools / OpenAI/Anthropic 工具调用等）。
- 方案 B（另一种定义分支）：skills=“个人/团队技能与方法论清单”；以 Obsidian 笔记为主（模板+示例+清单），不追求可执行，只追求可复用表达与检索。
- 方案 C：先做“目录型 skills（directory）”；不抽正文，只做带标签的链接索引与摘要，等需要时再深挖抽取，成本最低但复用度较弱。
- 方案 D：做“安装器/技能包”路线（接近你提到的“装了这个 skills 什么都有了”）；需要额外解决：依赖管理、权限、跨平台、版本与安全审计，适合后期规模化。
Evidence & Confidence
- “来源包含 xhslink 多条链接 + 公众号 1 条链接 + 与 skills/sh/热榜相关描述”置信度：high（直接来自你在 GitHub issue 的记录）。
- “Remotion 可用于代码生成视频，适合作为视频类 skill 的实现底座”置信度：high（Remotion 为公开项目与常见用法）。
- “xhslink/公众号正文内容与具体 skill 列表无法在当前对话中直接核验，因此不能给出精确 Top10/82 条明细”置信度：high（当前未提供正文，且跳转内容需在线访问/登录）。
- “Vercel 存在 24 小时 skills 热度榜/skills.sh 是聚合站或工具”置信度：low（仅来自转述且未提供可核验的官方链接；需你补充页面截图或可访问 URL）。
Next Steps
- 你把每个链接的正文（或复制文本/截图）贴到同一处（一个文档或 issue comment）；我即可按 schema 批量抽取成结构化条目并输出可直接入库的 YAML/MD。
- 选定落库形态：推荐“Obsidian note + YAML frontmatter + GitHub 版本管理”，并用 Dataview/自建脚本生成索引与标签页。
- 先从 1 条视频类 skill 打样（Remotion）：明确输入（脚本/分镜/素材）、输出（mp4）、依赖（node/remotion）、验收（渲染成功/时长），跑通后再扩展到“82 research skills/Top10 agent skills/UI 提升”。
- 补齐发布与增长闭环：为每条 skill 生成 1 个最小 Demo、1 个一键运行命令、1 个失败排查段落；之后再考虑热榜（按 stars/更新频率/使用量代理指标）。
Sources
- https://github.com/EOMZON/myObsidian/issues/27
- https://www.remotion.dev/ ；https://github.com/remotion-dev/remotion
- https://playwright.dev/ （用于可访问页面的自动化采集；若受限则改人工复制）
- 你提供的跳转链接（无法在线核验，可能需登录/App 打开）：http://xhslink.com/o/1h825TiRrlM http://xhslink.com/o/8Iwv6w7efiK http://xhslink.com/o/4UnqYz2I6ZR http://xhslink.com/o/AFf6RlJ0bGC http://xhslink.com/o/1bSQK9DyyvL http://xhslink.com/o/6xecIJhaUX8 https://mp.weixin.qq.com/s/oNSzDbPF0Hb-zy5u21eLmw
Sources
- https://github.com/EOMZON/myObsidian/issues/27
- https://www.remotion.dev/ ；https://github.com/remotion-dev/remotion
- https://playwright.dev/ （用于可访问页面的自动化采集；若受限则改人工复制）
- 你提供的跳转链接（无法在线核验，可能需登录/App 打开）：http://xhslink.com/o/1h825TiRrlM http://xhslink.com/o/8Iwv6w7efiK http://xhslink.com/o/4UnqYz2I6ZR http://xhslink.com/o/AFf6RlJ0bGC http://xhslink.com/o/1bSQK9DyyvL http://xhslink.com/o/6xecIJhaUX8 https://mp.weixin.qq.com/s/oNSzDbPF0Hb-zy5u21eLmw
Closing Summary
- 结论：整理多来源 Agent Skills，抽取结构化并入库
- 下一步：请先确认 skills 要运行在什么环境（Cursor/Claude/自建 Agent/仅 Obsidian），以及最终想要的条目格式（YAML/JSON/Markdown）。
One next action
请先确认 skills 要运行在什么环境（Cursor/Claude/自建 Agent/仅 Obsidian），以及最终想要的条目格式（YAML/JSON/Markdown）。