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金碧物业项目群工作简报生成技能。根据（每日更新）金碧工时及进展详情表.xlsx，生成每日工作简报Markdown文件。触发场景：(1)用户说'生成日报'、'生成工作简报'、'创建日报'；(2)用户提供Excel文件要求生成简报；(3)用户提到金碧项目日报、简报生成。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
把内容排版成报纸样式的 HTML 页面，保存到 ./paper/index.html，并启动本地 HTTP 服务（端口 1982）方便整屏阅读。 支持两种输入模式：(1) 直接输入 "answer2paper" → 排版 AI 上一条回复；(2) 输入 "@文件名.md , answer2paper" → 读取指定 Markdown 文件排版。 当用户说"排版成报纸"、"answer2paper"、"生成报纸"、"转成报纸格式"、"报纸排版"、"paper 格式输出"等，立即触发此技能。 也适用于 AI 回复内容较长、知识点密集、希望改善阅读体验的场景。
检测 Apifox 恶意域名 (apifox.it.com) 安全问题。当用户提到"排查 Apifox"、"检查 apifox.it.com"、"公司安全通知 apifox"、"apifox 中毒"、"apifox 卸载"、或"安全漏洞排查"时使用此技能。支持 macOS / Linux / Windows 三平台，自动检测 Network Persistent State、Apifox 安装目录、hosts 文件、Git 凭证。
读取金碧物业项目组企业微信在线工时表（每日更新）金碧工时及进展详情表，提取全员工时与进展数据，输出 TSV 文件。当用户说「读取工时表」「获取金碧工时」「拉取每日工时」「jb-everyone-report」时使用此技能。依赖 macOS Chrome 已登录的企业微信文档 Session（Cookie）和 playwright-cli。
This skill should be used when the user asks to "optimize oh-my-opencode configuration", "test opencode models", "update omo config", "find fastest models", or wants to systematically test available OpenCode models and optimize agent configurations based on test results.
发布自己开发的 Claude Code 技能到 GitHub 仓库 Office-Skills。用户可以指定一个或多个技能名称,如果不指定则发布最近创建的技能。自动检测是新建还是更新。
更新本地hosts文件以优化GitHub访问速度，解决访问慢和图片加载问题
| name | jb-simple-report |
| description | 金碧物业项目群工作简报生成技能。根据（每日更新）金碧工时及进展详情表.xlsx，生成每日工作简报Markdown文件。触发场景：(1)用户说'生成日报'、'生成工作简报'、'创建日报'；(2)用户提供Excel文件要求生成简报；(3)用户提到金碧项目日报、简报生成。 |
| license | MIT |
根据工时明细表Excel生成每日工作简报Markdown文件。
（每日更新）金碧工时及进展详情表.xlsxspec-sample.md使用 conda Python + calamine 引擎读取（openpyxl有兼容性问题）：
/opt/miniconda3/bin/python -c "
import pandas as pd
df = pd.read_excel('（每日更新）金碧工时及进展详情表.xlsx', sheet_name='4月', engine='calamine', header=None)
"
| 日期 | 列索引 |
|---|---|
| 04-01 | col5 |
| 04-07 | col11 |
| 04-08 | col12 |
| 04-09 | col13 |
| ... | col = 日期 + 4 |
for row in range(len(df)):
col1 = df.iloc[row, 1] # 姓名
col3 = df.iloc[row, 3] # 类目
col_data = df.iloc[row, 列索引] # 每日数据
if col3 == '工作日报' and pd.notna(col_data):
# 工作内容
elif col3 == '风险卡点' and pd.notna(col_data):
# 风险卡点
| 板块 | 人员 |
|---|---|
| 计费部分 | 邓金玉、凌有策、彭宗鑫、王永生、曾文峰 |
| 旅游部分 | 刘家同、周宇澄、曾文峰(旅游)、林坚贤 |
| 工单部分 | 侯海兵、朱铜、王朝晖、叶鸿杰 |
| 闪送部分 | 熊晓龙 |
| 现场管理协调 | 向琰恒、杨欢 |
对比所有工作日报行，有日期列数据=已提交，无数据=未提交。
注意：熊峰名字灰色表示已离职，不计入未提交。
遵循 spec-sample.md 格式：
# MMDD 工作进展简报）保存到日报点目录：03-金碧800-计费平台/日报点/YYYY-MM-DD.md