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为 Agent 设计的自动化浏览器 CLI 工具，也能操作 Electron 桌面应用。当需要与网站交互（包括页面导航）时使用
定义了使用浏览器开发者工具进行端到端（E2E）测试的工作流，测试用例以 Markdown 文件形式记录。
Assists in writing high-quality content by conducting research, adding citations, improving hooks, iterating on outlines, and providing real-time feedback on each section. Transforms your writing process from solo effort to collaborative partnership.
| name | im-contact-sorter |
| description | 批量整理、分类和清洗即时通讯 (IM) 软件联系人与群组的结构化工作流工具 |
| license | Apache-2.0 |
| author | github/cafe3310 |
| depends_on_skill | [] |
| depends_on_binary | ["python3"] |
此技能提供了一套标准化的流水线，帮助用户将缺少分类功能的 IM 软件中的联系人和群组进行整理。 整体思路是，通过界面截图 - OCR 识别 - 合并和分析，最终形成结构化的数据资产，并辅助进行清理和归档。
使用此技能时，请在工作目录中遵循以下生命周期：
01-raw: 存放原始截图 (用户输入)。02-cropped: 存放裁切和压缩后的图片 (脚本生成)。03-ocr: 存放 OCR 识别后的 YAML 片段 (LLM生成)。04-merged: 存放合并后的分类文件 (脚本生成)。05-classified: 人工调整分类的工作区 (用户操作)。06-report: 存放分析报告与操作建议 (脚本生成)。首先，用户将截图，按已有的分类文件夹放入 01-raw。例如 01-raw/everything，01-raw/working-groups 等。
然后，询问用户裁切参数 (左，上，宽，高)，以去除无关 UI 元素，只保留联系人列表区域。使用以下命令裁切图片：
# 用法: python crop.py <工作目录> <子目录名> <左> <上> <宽> <高>
# 示例: 裁切 'everything' 文件夹中的图片
python <path/to/skill>/scripts/crop.py . "everything" 0 200 1000 2000
你需要为每个子目录重复此步骤，直到所有截图均裁切完成，结果保存在 02-cropped/<子目录> 中。
对图片进行原地压缩，减少传输体积。你需要为每个子目录执行以下命令：
# 用法: python compress.py <工作目录> <子目录名>
python <path/to/skill>/scripts/compress.py . "everything"
使用多模态模型识别 02-cropped 中的图片。这一步的 prompt 在 scripts/ocr.md 中定义，读取并执行它。
将结果保存到 03-ocr/<子目录>/<文件名>.yaml。
将碎片化的 YAML 合并为完整文件。
# 用法: python merge.py <工作目录>
python <path/to/skill>/scripts/merge.py .
此步将在 04-merged 中生成如 everything.yaml 的汇总文件。
人工分类:
Agent 需要将 04-merged 的内容复制到 05-classified。提醒用户，可以根据需要调整分类结构。
Agent 分析:
# 用法: python analyze.py <工作目录>
python <path/to/skill>/scripts/analyze.py .
脚本将：
05-classified 中的 everything 文件，注入 groups 属性，识别每个项目所属的群组分类。everything 与各二级分类，识别未分类的项目。06-report/uncategorized_people.yaml (全局漏斗：未分类的人)。06-report/uncategorized_groups.yaml (全局漏斗：未分类的群)。根据 06-report 中的报告：