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claudeXY 商业与私域操盘系统(私域为主体,流量与 AI 为私域自带能力):45 个正式 Skill + 教练智能体 xy-coach,由 /xy 主入口按业务阶段路由。
7 skills · 1 agent · hooks
把一个课题做成一套连着读的学习文章,每篇末尾设检查站收答案、收用户反馈,没吃透不进下一课;也能从用户丢来的一段好内容反推该学什么,生成分阶段目录再建课。课题落在私域/短视频/AI 商业范围内时,直接拿原子库当教材并标 id。用户说「带我系统学一下私域成交」「学清楚直营 vs 代理」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「给我做个课程」「这篇内容背后要学什么」时触发。触发词:/xy-course、/
Plugin xy-course from marketplace xy-skills in xyaz1313/xyskill. Commands read from the repo's manifest — 19 days ago.
xy-course【交互式课程】把一个课题做成一套连着读的学习文章,每篇末尾设检查站收答案、收用户反馈,没吃透不进下一课;也能从用户丢来的一段好内容反推该学什么,生成分阶段目录再建课。课题落在私域/短视频/AI 商业范围内时,直接拿原子库当教材并标 id。用户说「带我系统学一下私域成交」「学清楚直营 vs 代理」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「给我做个课程」「这篇内容背后要学什么」时触发。触发词:/xy-course、/xy-learn、/交互式学习。|小爷出品
XY 商业与私域操盘系统(私域为主体,流量与 AI 为私域自带能力):45 个正式 Skill + 教练智能体 xy-coach,由 /xy 主入口按业务阶段路由。
7 skills · 1 agent · hooks
内容生产 AI 流水线——先审计你现在从想法到发布每一步是谁在做、卡在哪,再判定哪一步该给 AI、哪一步必须留人,然后把想法→选题→逐字稿→切片→标题→发布排雷编排成一条有交接物的流水线,教你"某个环节 AI 跑通了就固化成 skill"的方法,并划清文风复制的正当边界(复制结构,不复制别人的稿)。用户说"我想搭一条 AI 内容流水线""哪一步能让 AI 干""这个环节怎么固化成 skill""怎
1 skill
把这一轮聊出来的结论、否掉的路、待验证的假设,写成一份本地存档,下次接着用;顺带管存档放在哪。用户说「这个结论留着」「存一下」「记下来」「保存这次诊断」「存档放哪」「换个存档位置」时用。 Trigger: /xy-archive, "save this", "remember this", "where are my archives"
1 skill
把本地内容资产抽成 XY 原子入库——指定一个目录(文稿/逐字稿/推文/课件),按原子标准抽成 jsonl 写进 incoming/:先审计、抽 3 篇样本过用户确认、再批量、去重、验收,最后提示 build_atoms 入库。用户说「把这些稿子做成原子」「把我的逐字稿入库」「批量提炼观点」时使用。
1 skill
商业模式诊断。两种工作方式:问诊(把你带来的那个问题先拆开,看它成不成立,再决定答不答)和体检(用 XY 七项检查把你的生意从净利润到成长阶段过一遍,出报告)。用户说「帮我看看我这个生意」「诊断一下我的模式」「我有个商业问题」「我这个盘子哪里不对」「到底该不该继续做」「帮我算算到底赚不赚钱」时触发。
1 skill
把一个项目下攒起来的多份 xy-archive 存档,按时间线合成一份能发给合伙人、能存档、能三个月后回看的 markdown 诊断报告。用户说「出份报告」「打包一下」「整理成一份给合伙人看」「把这几次的结论合起来」时用。 Trigger: /xy-brief, "make me a report", "package these up"
1 skill
Adds educational insights about implementation choices and codebase patterns (mimics the deprecated Explanatory output style)
hooks
Agentic QE (external: maintained in proffesor-for-testing/agentic-qe, pinned to v3.15.17): a quality-engineering fleet with 11 QE agents, 9 skills, 9 commands, the agentic-qe MCP server pinned to the plugin version, and the aqe-mod guard that refuses destructive operations on AQE learning data
9 skills · 9 commands · 11 agents · 1 MCP server
Cross-session memory and token savings for coding agents.
6 skills · 1 agent · 1 MCP server · hooks
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
26 skills · 4 commands · 3 agents · 1 MCP server
Claude Code native multi-agent orchestration with intelligent model routing across agents and skills. Zero learning curve. Maximum power.
85 skills · 20 commands · 19 agents · 1 MCP server · hooks
Turn any learning intent into a personalized Coursera experience. Asks three quick questions (topic, familiarity, preferred format), searches Coursera's catalog, and delivers the right next step — a course, hands-on project, short video, or live roleplay — then maps a path forward. Requires the Coursera connector for catalog tools.
1 skill
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