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Mac 文件管理大师 - 将磁盘清理、文件整理、文档分析串成「清 → 理 → 知」三阶段工作流
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.
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。
Based on SOC occupation classification
| name | file-master |
| description | Mac 文件管理大师 - 将磁盘清理、文件整理、文档分析串成「清 → 理 → 知」三阶段工作流 |
将 disk-cleaner、file-organizer、doc-mindmap 三个技能串成「清 → 理 → 知」三阶段工作流，一次搞定 Mac 文件管理。
仅当用户明确需要多阶段组合流程时使用此技能。 如果用户只想做单一任务（只清理磁盘、只整理文件、只分析文档），请直接使用对应的子技能（disk-cleaner / file-organizer / doc-mindmap），不要使用 file-master。
Use this skill when users:
不要使用此技能 当用户只说：
触发关键词: 全面整理电脑, 一站式整理, 文件大扫除, 先清理再整理, 完整文件管理流程
自然语言触发即可，Claude 会引导完成整个流程：
帮我全面整理一下电脑 → 执行全部三阶段
帮我清理磁盘再整理文件 → Phase 1 + Phase 2
整理一下文件然后做个文档分析 → Phase 2 + Phase 3
只帮我做文档分析 → Phase 3
三个子技能各自的依赖：
brew install tw93/tap/mole)pip install jinja2pip install 'markitdown[all]'brew install ollama + ollama pull qwen2.5:3bpip install requestsClaude 使用此技能时，严格按以下步骤执行。
向用户展示三阶段概览，询问要执行哪些阶段：
Mac 文件管理大师 - 三阶段工作流
Phase 1 「清」 - 磁盘清理，释放硬盘空间 (disk-cleaner)
Phase 2 「理」 - 文件整理，归类下载文件夹 (file-organizer)
Phase 3 「知」 - 文档分析，批量转换 + 摘要 + 分类 (doc-mindmap)
请选择：
1. 全部执行（推荐）
2. 选择部分阶段
3. 只执行某个阶段
如果用户选择部分阶段，记录要执行的阶段列表，跳过未选中的阶段。
使用 disk-cleaner 技能释放硬盘空间。
python disk-cleaner/scripts/mole_cleaner.py --check
python disk-cleaner/scripts/mole_cleaner.py --preview
向用户展示扫描结果，包括可清理空间大小和分类。
请选择清理档位：
1. Air - 最安全，只清浏览器缓存和日志
2. Pro - 推荐，平衡安全与空间
3. Max - 最大化释放空间
4. 跳过此阶段
用户选择档位后执行：
python disk-cleaner/scripts/mole_cleaner.py --clean --tier <air|pro|max> --confirm
报告释放了多少空间，然后进入 Phase 2。
使用 file-organizer 技能归类文件。
python file-organizer/scripts/file_organizer.py --status
向用户展示下载文件夹中的文件状况。
请选择整理模式：
1. 手动模式 - 创建智能文件夹，自己拖拽整理
2. 自动模式 - 自动按类型分类到桌面文件夹
3. 跳过此阶段
手动模式：
python file-organizer/scripts/file_organizer.py --manual
自动模式：
# 先预览
python file-organizer/scripts/file_organizer.py --auto --dry-run
# 用户确认后执行
python file-organizer/scripts/file_organizer.py --auto
自动模式执行后，整理路径会自动写入 disk-cleaner 白名单，保护已整理的文件。
报告整理了多少文件、分了哪些类别。记录输出路径（如 ~/Desktop/已整理文件-YYYYMMDD/），供 Phase 3 使用。
使用 doc-mindmap 技能进行文档智能分析。
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <目标路径> --preview
展示文档列表、类型分布、重复文件检测结果。
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <目标路径> --convert --confirm
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <目标路径> --summarize
# 先展示分类结果
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <目标路径> --organize
询问用户是否使用 AI 建议的文件名。如果同意：
python doc-mindmap/scripts/doc_converter.py <目标路径> --organize --rename
询问用户是否在 Finder 中预览分类目录：
cp -a <.summaries/schemes> ~/Desktop/文档分类-$(date +%Y%m%d)
open ~/Desktop/文档分类-$(date +%Y%m%d)
报告转换了多少文档、生成了多少摘要、分类结果概览。
汇总三阶段成果，向用户展示：
=== Mac 文件管理大师 - 完成报告 ===
Phase 1「清」: 释放了 X.XX GB 磁盘空间
Phase 2「理」: 整理了 N 个文件到 M 个分类
Phase 3「知」: 转换了 K 个文档，生成 K 份摘要，三维度分类完成
所有阶段执行完毕！
跳过的阶段标注"已跳过"，失败的阶段标注错误原因。