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文档智能整理助手 - 批量转换办公文档为 Markdown，本地模型生成摘要，三维度软链接分类
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
Decide whether a task in the current project is worth running as an agent loop. Analyzes the repo for evidence first (tests/CI/bench scripts = available verifiers; issue+PR queues = recurring work; module boundaries), then interviews the user one question at a time on the genuine decisions, and returns one of three verdicts — don't loop (stay in the loop yourself), timer loop (/loop, /schedule), or goal loop (/goal) — with cited evidence and, when looping is warranted, a drafted four-part contract (goal / verification / boundary / stop) bound to real commands found in the repo. Recommending NO loop is a first-class outcome. Use when the user asks 值不值得 loop / should I loop this / 要不要上 /goal / 这个活能不能挂个循环自动跑, or wants to apply loop engineering to a project.
GitHub backlog governance manager-loop. Triage open issues (type + routing labels), complete thin descriptions, maintain a bounded ready queue (Todo ≤ 5) on a GitHub Projects board, and repair board drift (closed issue still "In Progress" etc.). Config-driven — reads .claude/backlog-manager.yaml from the target repo; runs an init flow to generate it if missing. DRY-RUN by default, pass "apply" to execute writes. Use for recurring backlog grooming / issue triage of any GitHub repo, standalone or driven by /loop. Requires gh CLI with repo + project scopes.
Generate images (Nano Banana Pro / Imagen) and videos (Veo 3.1) through Google Flow using the account's Ultra/Pro SUBSCRIPTION credits instead of the metered Gemini/Vertex API — no per-call API cost. Use when the user wants to create a thumbnail, cover, poster, b-roll clip, image, or short video with AI and wants to avoid API billing, or explicitly mentions Flow / gflow / Veo / Nano Banana via subscription. Wraps the gflow-cli tool; encodes this machine's Flow new-UI quirk (PREFER_CLASSIC) and credit-safe retry rules learned the hard way. NOT for the paid Gemini-API nano-banana-pro path (that costs money) — this is the subscription path.
Generate a printer-receipt styled PNG bill of AI token usage and cost from local ccusage data, for the 绿皮火车 channel. Use when the user wants a token usage "账单"/"小票"/"收银台"/receipt/invoice, a shareable spend breakdown by model / input / output / cached / by day, or 节目素材 about token 消耗/花费. Triggers on "生成账单", "token 收据", "做张小票", "用量账单", "token receipt", "spend breakdown image".
本地把音频/视频文件或在线视频 URL 转录成文字稿(txt/srt/vtt/json)。基于 Apple Silicon 上的 mlx_whisper,支持中英文等多语言、自动语言检测、模型规格选择。当用户想要"转录""生成字幕/文稿/transcript""把这段音频/视频转成文字""提取台词""做 SRT 字幕",或给出一个音视频文件/YouTube 等链接要文字内容时使用。
Jordan Peterson(乔丹·彼得森,「龙虾教授」)的思维框架与表达方式。基于著作、长访谈/辩论 transcript、X发帖、外部批评、决策记录、完整时间线共6维度216个来源(一手占比约48%)的深度调研, 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA,并内置其已被外部验证的失效模式标注。 用途:作为思维顾问,用彼得森的视角分析个人困境、意义危机、责任与成长、文化争议、叙事与神话。 当用户提到「用彼得森的视角」「Jordan Peterson会怎么看」「彼得森」「皮特森」「龙虾教授」「JP模式」「JBP」 「peterson perspective」「人生十二法则」「12条法则」时使用。 即使用户只是说「整理好你的房间」「混乱与秩序」「先承担责任」 「帮我用彼得森的角度想想」「切换到彼得森」也应触发。 用户讨论「躺平」「内卷」「精神内耗」「年轻人迷茫」「人生没有意义」等话题且明确想要某种视角分析或建议时也可触发。 不要在用户只是泛泛倾诉、求安慰、查心理学概念,或寻求真实医疗/心理咨询时触发—— 这是思维框架skill,不是心理治疗。
| name | doc-mindmap |
| description | 文档智能整理助手 - 批量转换办公文档为 Markdown，本地模型生成摘要，三维度软链接分类 |
将散落的办公文档（PDF、PPT、Word、Excel 等）批量转换为 Markdown，通过本地 Ollama 模型生成摘要和三维度分类，用软链接同时呈现多种分类方案，零额外磁盘占用。
Use this skill when users:
触发关键词: 文档整理, 文档分类, 思维导图, mindmap, 文档摘要, PDF 转 Markdown, 批量转换, 文档归档
| 格式 | 扩展名 | 说明 |
|---|---|---|
| PDF 文档 | ||
| 📊 PPT | .pptx | PowerPoint 演示文稿 |
| 📝 Word | .docx | Word 文档 |
| 📈 Excel | .xlsx, .xls | 电子表格 |
| 📈 CSV | .csv | 逗号分隔值 |
| 🌐 HTML | .html, .htm | 网页 |
| 📚 EPUB | .epub | 电子书 |
| 📋 JSON | .json | JSON 数据 |
| 📋 XML | .xml | XML 数据 |
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --preview
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --convert --confirm
python scripts/doc_converter.py file1.pdf file2.pptx --convert --confirm
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --summarize
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --summarize --model qwen3:8b
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --organize
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --organize --rename
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --convert --confirm --summarize --organize
# 含优化文件名
python scripts/doc_converter.py ~/Documents/reports --convert --confirm --summarize --organize --rename
python scripts/doc_converter.py ~/Documents --preview --json
| 参数 | 说明 |
|---|---|
paths | 文件或目录路径（支持多个） |
--preview | 预览模式，列出文档 + 重复检测 |
--convert | 执行批量转换（自动跳过重复文件） |
--summarize | 使用 Ollama 本地模型生成摘要（需先 convert） |
--organize | 三维度分类并生成软链接目录（需先 summarize） |
--rename | 软链接使用 AI 建议的优化文件名（配合 --organize） |
--model MODEL | Ollama 模型名称（默认: qwen2.5:3b） |
--confirm | 确认执行（安全机制） |
--json | JSON 格式输出 |
转换输出在源文件夹的 .summaries/ 隐藏目录下：
{source}/
└── .summaries/
├── converted/ # markitdown 转换的 .md 文件
│ ├── report.pdf.md
│ ├── slides.pptx.md
│ └── data.xlsx.md
├── briefs/ # Ollama 生成的摘要
│ ├── report.pdf.brief.md
│ ├── slides.pptx.brief.md
│ └── data.xlsx.brief.md
├── schemes/ # 软链接分类目录
│ ├── by-topic/ # 按主题分类
│ │ ├── AI技术/
│ │ │ └── AI驱动产品管理指南.pptx -> ../../../../slides.pptx # --rename
│ │ └── 数据治理/
│ │ └── C端数据治理规划.pdf -> ../../../../report.pdf # --rename
│ ├── by-usage/ # 按用途分类
│ │ ├── 培训材料/
│ │ └── 客户交付方案/
│ └── by-client/ # 按客户分类
│ ├── 沃尔沃/
│ └── 通用方案/
├── mindmap.md # Claude 生成的思维导图分类
└── index.csv # 转换索引（含 MD5、重复标记）
pip install 'markitdown[all]'brew install ollama + ollama pull qwen2.5:3bpip install requestsClaude 使用此技能时，按以下步骤执行：
运行预览命令，向用户展示文档列表和重复检测结果：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --preview
告知用户找到的文档数量、类型分布、总大小和重复文件情况，等待确认。
用户确认后执行转换（重复文件自动跳过）：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --convert --confirm
使用 Ollama 本地模型为每个文档生成摘要，不消耗 Claude 上下文窗口：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --summarize
也可以和 convert 一起执行：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --convert --confirm --summarize
使用 Ollama 对每个文档进行三维度分类（主题/用途/客户），同时为每个文档建议更清晰的文件名：
# 先不带 --rename 运行，展示分类结果和建议文件名
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --organize
向用户展示分类结果和 AI 建议的文件名，询问是否使用优化文件名。如果用户同意：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <路径> --organize --rename
三套分类方案通过软链接同时存在于 .summaries/schemes/ 下，零额外磁盘占用。--rename 仅影响软链接名称，不修改原始文件。
询问用户是否要在 Finder 中预览分类目录。如果用户同意：
cp -a <.summaries/schemes> ~/Desktop/文档分类-$(date +%Y%m%d)
open ~/Desktop/文档分类-$(date +%Y%m%d)
用户可以在 Finder 中直观浏览三种分类方案，双击软链接即可打开原始文件。
读取 .summaries/briefs/ 下的摘要文件，生成 .summaries/mindmap.md 思维导图分类文件。
向用户展示：